一、环境配置及LLaMA-Factory安装 量化环境配置 二、训练数据准备 三、Train 模型训练 Train-训练参数 LoRA参数设置 通过命令行开始训练 控制台时输出内容: 输出文件结构 四、Export 模型导出(Lora合并) 五、Chat 模型的推理 六、 Evaluate & Predict 模型的测试 七、模型大小内存变化 其他 工具 本文主要内容:利用...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1llamafactory-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--finetuning_t...
评估模型: 选择「Evaluate&Predict」栏,在数据集下拉列表中选择「eval」(验证集)评估模型。 输出目录: 更改输出目录为eval_llama3,模型评估结果将会保存在该目录中。 开始评估: 最后点击开始按钮启动模型评估。 评估分数: 模型评估大约需要5分钟左右,评估完成后会在界面上显示验证集的分数。 ROUGE分数: 其中ROUGE分数...
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本教程将基于Meta AI开源的LlaMA 3 8B模型,介绍如何使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。 准备环境和资源 ...
这是一个比较感性的测试,如果需要更为正式的效果评估,请使用“Evaluate & Predict” 选择合适的评测数据集进行评估。 合并导出模型 有时候我们需要把模型导出来放在别的地方使用,输出一个完整的模型文件,而不是基础模型+LoRA模型。 检查点路径:训练出来的LoRA模型 ...
模型微调完成后,切换WebUI中的Train选项至Evaluate&Predict,单机页面中刷新适配器按钮,单击适配器路径,选择下拉列表中的模型,在模型启动时即可加载微调结果。 在Evaluate&Predict页签中,数据集选择eval(验证集)评估模型,修改输出目录,模型评估结果将会保存在该目录中。 单击开始,启动模型评估。模型评估大约需要5分钟,评估...
evaluate(metric_key_prefix="eval", **gen_kwargs) if training_args.predict_with_generate: # eval_loss will be wrong if predict_with_generate is enabled metrics.pop("eval_loss", None) trainer.log_metrics("eval", metrics) trainer.save_metrics("eval", metrics) # Predict # 多了一个预测...
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,...
LLaMA-Factory项目是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。其主要目标是提供一个全面且高效的解决方案,帮助研究人员和开发者快速实现大模型的定制化需求。具体来说,LLaMA-Factory项目旨在: 简化大模型训练流程:通过提供一系列预设的训练脚本和参数配置,降低用户在训练大模型时的技术门槛,使得即使是初学者也...
LLamaFactory或是其中之一 近日,国内的一款微调框架发布了自己的论文《LLAMAFACTORY: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models》,对他们的框架做了系统性的总结。该框架自推出后迅速出圈,现已斩获15.6k的star,逐步成为当下微调的首选工具。 https://arxiv.org/pdf/2403.13372.pdf...