DPO训练流程的具体实现位于src/llamafactory/train/dpo/workflow.py。在该文件中,run_dpo函数是DPO训练的核心函数。 加载分词器和数据集: 在run_dpo函数中,首先通过load_tokenizer和get_dataset函数加载分词器和数据集。分词器用于将文本数据转换为模型可以理解的格式,而数据集则提供了训练所需的样本数据。 设置训练参...
export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=1,2,3,4 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen_lora_sft.yaml 四:使用LLamaFactory跑DPO案例 1:编辑训练配置文件: 在examples/train_lora下面新增qwen_lora_dpo.yaml(可以复制其它文件),然后修改内容如下 ### model model_name_or_path: /data/Qwen1.5-14B-Chat...
首先,新建配置文件 examples/merge_lora/qwen2_lora_dpo.yaml vim examples/merge_lora/qwen2_lora_dpo.yaml 编辑文件的内容如下: model_name_or_path:/home/<username>/LLaMA-Factory/models/qwen2_lora_sftadapter_name_or_path:saves/qwen2-7b/lora/dpotemplate:qwenfinetuning_type:loraexport_dir:models/q...
这个代码片段定义了一个run_dpo函数,用于加载和准备模型、数据集和相关的配置参数,初始化自定义训练器CustomDPOTrainer,并根据需要进行训练和评估。它还包括创建模型卡并推送的步骤。 CustomDPOTrainer类 class CustomDPOTrainer(DPOTrainer): 这个类CustomDPOTrainer继承自DPOTrainer,它是一个自定义的训练器类。 def __...
LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,这里说的是过程,而不...
1、 基于torch2308镜像启动容器,可以映射容器内的7860端口到宿主机,以便后期微调及推理测试使用;克隆llama-factory项目,使用pip清华源,按照如下命令安装相关依赖。 2、 获取yuan2.0 huggingface模型,微调使用的huggingface模型可以在给出链接中获取。 3、 启动Web UI服务,训练自己的私有大模型智能助手。我们将使用llama-fa...
什么是LLaMA-Factory? LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,...
近日，源2.0开源大模型与LLaMA-Factory框架完成全面适配，用户通过LLaMA-Factory，即可快捷、高效地对不同参数规模的源2.0基础模型进行全量微调及高效微调，轻松实现专属大模型。LLM（大语言模型）微调，是指在大模型的基础上，针对特定任务或领域进行调整和优化，以提升模型的性能和表现，有效的微调方案与工具也正是...
上传中文微调dpo_zh.json数据: https://www.123pan.com/s/cD4cjv-kvgVh.html 提取码: NpsA 下载微调工具 LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics] # 下载全部依赖
LLaMA Factory 支持多种训练方法,包括预训练、监督微调、强化学习有奖反馈(RLHF)和直接偏好优化(DPO)。其集成的 LLaMA Board 界面提供了一站式的微调体验,从模型选择、数据导入到训练监控,一应俱全。 LLaMA Board 特色功能 模型与数据集: 支持广泛的模型与数据集,覆盖多种语言与任务,便于实验与定制化。