解析完成后,根据微调阶段(finetuning_args.stage)的不同,调用相应的训练函数,如run_dpo。 二、参数解析与验证 参数解析与验证是训练流程中的重要环节。get_train_args函数位于src/llamafactory/hparams/parser.py,它使用Hugging Face Transformers库中的HfArgumentParser类来解析命令行参数和配置文件。这种方式使得参数配置...
DPO训练:该模型使用深度强化学习方法进行训练,以提高在环境中的性能。 2、数据目录Data dir 训练数据集文件所在的路径指的是LLaMA Factory目录中的一个文件夹,通常是数据目录。 3、数据集Dataset 从“数据路径”中选择数据集文件。我们选择了自我认知数据集,旨在训练llm回答诸如“你是谁?”和“谁创造了你?”它包含...
LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具。 GitHub:github.com/hiyouga/LLaM LLaMA-Factory介绍 项目特色 多种模型:LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和ORPO 训练。 多种精度:32 比特...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。 如何学习? 如果你只想了解如何利用L...
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
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...
接触大模型有一段时间了,最近学习了一下使用LLaMA-Factory来对开源大模型进行微调,LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具,GitHub:LLaMA-Facotry,相关的介绍可以直接去官方网站上去查看。 本文基于Ubuntu系统对使用LLaMA-Factory来对qwen2-1.5B模型进行微调; ...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。
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...