LLaMA Factory 支持了 GLM-4-9B 和 GLM-4-9B-Chat 模型的指令微调、RLHF、DPO 和 SimPO等优化方法 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 指令微调 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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} ...
### modelmodel_name_or_path:your_model_path### methodstage:sftdo_train:truefinetuning_type:lora# lora_target: all 默认是all,可以微调更多的参数;显存不够glm4可以用query_key_value 千问2用q_proj,v_proj。### datasetdataset:your_dataset_nametemplate:qwen # 用glm4的话,改为glm4cutoff_len:1...
cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]" 启动服务: 在项目目录中运行python src/train_web.py启动服务,然后在浏览器中访问相应的端口(默认可能是7860)以访问训练界面。 支持的算法 LLaMA-Factory 支持多种先进的微调算法和模型,包括但不限于: ...
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...
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、DeepSeek、Yi、Gemma、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、...
(LLM)的训练和微调离不开高效且精确的数据处理。LlamaFactory作为一款流行的开源 LLM 框架,其内部的数据处理机制为用户屏蔽了许多底层细节,使得开发者可以更专注于模型本身。本文将深入 LlamaFactory 的代码,逐段解读其数据处理流程中的三个关键函数:get_template_and_fix_tokenizer,get_dataset,以及_get_sequence_paral...
LLaMA-Factory: 高效开源微调框架,已支持 GLM-4-9B-Chat 语言模型微调。 SWIFT: 魔搭社区的大模型/多模态大模型训练框架,已支持 GLM4-9B-Chat/GLM4v-9B-Chat 模型微调。 Xorbits Inference: 性能强大且功能全面的分布式推理框架,轻松一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型。
本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,
lecture7-chatglm4-llama-factorySa**ss 上传35.01MB 文件格式 zip Lecturer 7-ChatGLM4-LLama-Factory 是一个关于如何使用 LLAMPS(Legend Laboratories and Modeling Software)软件进行材料科学计算的课程。LLAMPS 是一款功能强大的分子建模软件,广泛应用于化学、物理和材料科学领域。在这个课程中,我们将学习如何使用 ...