在推理阶段，Llama-Factory 通过集成 flash attention 和 S2 attention 技术，加速了模型的注意力计算过程。此外，分布式计算架构的应用，使得 Llama-Factory 能够处理更大规模的推理任务，进一步提升了整体的推理效率。这些优化策略不仅缩短了推理时间，还提高了模型的响应速度，满足了实时应用的需求。3. 推理的量化与性能...
在推理阶段,Llama-Factory 通过集成 flash attention 和S2 attention 技术,加速了模型的注意力计算过程。此外,分布式计算架构的应用,使得 Llama-Factory 能够处理更大规模的推理任务,进一步提升了整体的推理效率。这些优化策略不仅缩短了推理时间,还提高了模型的响应速度,满足了实时应用的需求。 3. 推理的量化与性能优化 ...
auto，unsloth，flashattn2。auto自动模式会根据你的硬件配置和当前的训练任务自动选择最适合的加速技术。这是最简单的一种方式，不需要用户进行任何额外配置。FlashAttention2 是一种优化的注意力机制，旨在加速 Transformer 模型的训练。它通过优化内存访问和计算流程来提高训练速度。Unsloth 是一种特定的优化技术，用于...
在LLAMAFACTORY中,我们整合了一系列高效计算技术。常用的技术包括混合精度训练(Micikevicius et al., 2018)和激活检查点(Chen et al., 2016)。从对注意力层输入输出(IO)开销的检查中获得洞见,Flash Attention(Dao et al., 2022)引入了一种硬件友好的方法来增强注意力计算。S2 Attention(Chen et al., 2024b)...
LLAMA FACTORY通过集成先进的计算技术，如混合精度训练、激活检查点以及特定的注意力机制优化（例如Flash Attention和S2 Attention），显著提高了模型的推理速度。这些技术共同作用，使得在进行大规模模型推理时，能够以更低的内存占用和更高的吞吐量执行，从而加速了模型的部署和应用。2. 综合评估：包含多种评估LLMs的...
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。
如果要在windows上开始FlashAttention-2,需要安装预编译的flash-attn库,支持CUDA12.1 - 12.2,根据CUDA版本自行选择安装 https://github.com/bdashore3/flash-attention/releases 数据准备 LLaMA-Factory的/data路径下有数据集的示例,数据形式为 [ {"instruction":"hello","input":"","output":"Hi, i can sing,...
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...
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...
用户可以通过简单的滑块轻松更改参数,如 dropout、epochs、批次大小等。同时,也有多个数据集选项可供选择以微调你的模型。正如本文所述,LLama Factory支持许多模型,包括不同版本的 LLama、mistral 和 Falcon。它还支持像 galore、badm 和 Lora 这样的高级算法,提供诸如flash attention、位置编码和缩放等各种功能。