执行HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comllamafactory-cli train sft.yaml sft.yaml中的内容为 ` model_name_or_path: ./glm-4-9b stage: sft do_train: true finetuning_type: lora lora_target: all dataset: identity,alpaca_en_demo,alpaca_zh_demo template: glm4 cutoff_len: 1024 max_samples: 10...
1%|█▊ | 90/6249 [10:29<11:11:33, 6.54s/it][INFO|2024-12-08 01:12:25] llamafactory.train.callbacks:157 >> {'loss': 0.0000, 'learning_rate': 4.9974e-05, 'epoch': 0.04} {'loss': 0.0, 'grad_norm': nan, 'learning_rate': 4.997441416260788e-05, 'epoch': 0.04} ...
开源大模型高效微调流程详解|Llama-Factory零门槛微调大模型|保姆级微调教程 8729 49 23:40 App GLM-4-9B开源模型零门槛部署调用流程|GLM-4-9B-chat模型与GLM-4v-9B模型部署与调用 4647 42 32:13 App Agent概念详解!为什么Agent才是大模型的未来?数据分析&机器学习Agent到底长啥样? 1.1万 73 23:19 App 国产...
Qwen-1.5已经与多个框架进行了整合,包括vLLM、SGLang(用于部署)、AutoAWQ、AutoGPTQ(用于量化)、Axolotl、LLaMA-Factory(用于微调)以及llama.cpp(用于本地LLM推理),这些框架现在都支持Qwen-1.5。Qwen-1.5系列模型可以在Ollama和LMStudio等平台上使用。此外,API服务不仅通过DashScope提供,还通过together.ai提供,实现了...
LlamaFactory主要通过Trainer类来实现训练流程,通过设置数据集、模型选型、训练类型、微调超参、模型保存,以及训练状态监控等信息,来开启训练。 llama factory官网: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 论文地址: https://arxiv.org/abs/2403.13372 LlamaFactory基于PEFT和TRL进行二次封装,从而可以快速开始SFT和...
以下是利用LLaMa-Factory微调Qwen-2的步骤: 一、环境准备 安装LLaMA Factory 最好可以用conda创建一个新的环境,LLaMA Factory需要安装大量依赖,容易出现依赖冲突的情况。在LLaMA-Factory文件夹下直接pip install -r requirements.txt可以安装所有依赖。 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ...
【Ollama保姆级教程】本地私有化大模型部署,从安装到微调,本地离线不怕隐私外泄,免费的开源AI助手(附教程) 3.1万 90 02:18:31 App 这绝对是全网最全的Ollama教程!本地化部署、模型量化、模型微调、RAG等等!一个视频带你全方面应用Ollama! 1.8万 11 08:49 App 若叶睦教你本地部署DeepSeek开源模型(基于...
LLaMA-Factory:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory qwen2.5:7b:https://huggingface.co/Qwen (因为目前LLaMA-Factory支持的模型有限,所以并没有采用腾讯开源的混元模型,但总体教程是一样的) 所用设备 因为涉及到模型训练,所需要的算力也比较大,同时,因为模型训练过程中也会产生许多其他文件,所以内存和存储也...
GLM-4 9B glm4 Index 1.9B index InternLM2/InternLM2.5 7B/20B intern2 Llama 7B/13B/33B/65B - Llama 2 7B/13B/70B llama2 Llama 3-3.2 1B/3B/8B/70B llama3 Llama 3.2 Vision 11B/90B mllama LLaVA-1.5 7B/13B llava LLaVA-NeXT 7B/8B/13B/34B/72B/110B llava_next LLaVA-NeXT-Video ...
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、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、冻结微调、LoR...