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...
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/qwe...
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 __...
with open("/notebooks/LLaMA-Factory/data/identity.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(dataset, f, indent=2, ensure_ascii=False) 6、完成上一步后,我们将执行下面的代码,为 Llama Factory 生成 Gradio 网络应用链接。 #generates the web app link %cd /notebooks/LLaMA-Factory !GRADI...
类似 LLama-Factory 等新工具的出现,使得微调过程更加便捷和高效。此外,现在还可以使用 DPO、ORPO、PPO 和 SFT 等技术进行微调和模型优化。更进一步说,大家现在可以有效地训练和微调如 LLama、Mistral、Falcon 等模型。 什么是模型的微调? 微调模型涉及调整预训练模型或基础模型的参数,这些参数可用于特定任务或数据集...
使用了 LLaMA Factory 的项目 协议 引用 致谢 项目特色 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-VL、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、(多模态)指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。 多种精度:16 比特全参数微调、...
LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory 目录 性能指标 更新日志 模型 训练方法 数据集 软硬件依赖 硬件依赖 如何使用 数据准备(可跳过) 环境搭建(可跳过) 使用魔搭社区(可跳过) 单GPU 训练 预训练 指令监督微调 奖励模型训练 PPO 训练 DPO 训练 多GPU 分布式训练 使用Huggingface Accelerate 使用...
建议tokenizer 加载、模型加载分开,例如再 run_dpo里,先加载 tokenizer, 然后加载model,最后加载dataset。 LLaMA-Factory/src/llmtuner/train/dpo/workflow.py Lines 30 to 31 in 396fd47 model, tokenizer = load_model_and_tokenizer(model_args, finetuning_args, tr
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 llamafactory-cli train \ --stage sft \ #指定sft微调训练,可选rm,dpo等 --do_train True \ #训练是do_train,预测是do_predict --model_name_or_path baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat \ #模型目录,如果网络不行,可以配置本地目录,但今天的modelscope教程已经解决这个问题 --fine...
二、LLaMA-Factory项目介绍 2.1 项目特色 多种模型:LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。 集成方法:(增量)预训练、(多模态)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 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基...