llamafactory-cli deepspeed 多机多卡 deepspeed accelerate DeepSpeed 配置文件 ZeRO-0 ZeRO-2 ZeRO-2+offload ZeRO-3 ZeRO-3+offload LLaMA-Factory支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎 DDP (DistributedDataParallel) 通过实现模型并行和数据并行实现训练加速。 使用...
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...
模型量化是 Llama-Factory 的另一大亮点。它支持 4位和8位量化（LLM.int8 和 QLoRA），通过减少模型权重的比特数，显著降低了内存占用。这不仅使得在资源受限的设备上进行模型微调成为可能，还在不显著影响模型精度的前提下，提升了推理速度。量化技术的应用，使得 Llama-Factory 能够在更广泛的硬件环境中高效运行。...
当基于LoRA的训练进程结束后,我们如果想做一下动态验证,在网页端里与新模型对话,与步骤4的原始模型直接推理相比,唯一的区别是需要通过finetuning_type参数告诉系统,我们使用了LoRA训练,然后将LoRA的模型位置通过 adapter_name_or_path参数即可。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ --model_name_or_...
llamafactory-cli train -h 3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。 以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export config/llava_lora_sft_export.yaml 总结 所有代码都可以在以下仓库复现 https://github.com/BUAADreamer/MLLM-Finetuning-Demo 同时,笔者也使用 LLaMA-Factory 训练了一个中文医学多模态大模型Chinese-LLaVA-Med,目前还在探索中,欢迎关注!更多MLLM的微调例子可以参考...
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训练参数解释如下: --quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
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...