将训练数据放在data目录下或直接使用 data 目录下由LLaMA-Factory 提供的示例训练数据,需要把示例数据中的变量替换成自己的内容。 5. 开始微调 5.1 启动微调 在图形界面中,点击“开始训练”按钮,LLaMA-Factory将开始使用LoRA方法微调Qwen2-0.5B模型。 5.2 监控训练过程 你可以在图形界面中实时监控训练过程,查看损失、...
1.修改LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件中的run_web_ui函数为share=True 2.运行llamafactory-cli webui命令,在运行lamafactory-cli webui命令时出现以下情况: 对于该问题,接下来根据如上图所示指示下载对应的文件,对该文件重命名,然后放在相应的文件夹下,对此文件执行chmod +x frpc_linux_am...
使用LLaMA-Factory 微调大语言模型的主要步骤有 5 个:数据预处理、数据集注册、模型训练、参数合并,以及推理与验证。其中,在每个步骤都需要编写相应的配置文件(yaml 格式),总结如下: 数据集注册,编写文件:/data/dataset_info.json 模型训练,编写文件:examples/train_lora/train_config.yaml,执行命令:llamafactory-cli...
LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵，将模型中需要调整的参数数量大幅减少，从而降低了计算和存储的成本。这使得在资源有限的环境下，依然能够对大型模型进行高效的微调。QLoRA 则在 LoRA 的基础上，进一步引入了量化技术，将模型参数从浮点数压缩为较...
本文旨在探讨基于Llama factory使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对Llama3.1-70B-Chinese-Chat模型进行微调的过程，重点介绍在单机多卡和多机多卡两种分布式训练环境下的实现方法。本文基于FunHPC的八卡A100进行训练1.环境准备 1.1 平台环境微调Llama3.1-70B模型，本地环境跑不了。只能选择租用云上GPU。关于算力租赁...
本文将一步一步地,介绍如何使用llamafactory框架利用开源大语言模型完成文本分类的实验,以 LoRA微调qwen/Qwen2.5-7B-Instruct为例。 文本分类数据集 按照alpaca 样式构建数据集,并在将其添加到LLaMA-Factory/data/dataset_info.json文件中。如此方便直接根据自定义数据集的名字,获取到数据集的数据。
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种轻量级的模型调整方式,它通过在模型的某些核心部分插入小的、低秩的矩阵来实现对整个模型的微调。这种方法不需要对原始模型的大部分参数进行重训练,从而可以在不牺牲太多性能的情况下快速适应新的任务或数据。 1. LoRA秩(—lora_rank) LoRA的秩决定了低秩矩阵的大小。较小的秩可以显...
LLaMA Factory的组成模块包括数据准备、模型训练、模型融合、模型推理和API接口部署等。 数据准备:用户需要准备自定义的数据集,并将其注册到LLaMA Factory的数据集管理文件中。数据集可以是JSON格式,包含指令、输入和输出等信息。 模型训练:在Web界面上配置模型路径、微调方法(如LoRA)、数据集等参数后,即可开始模型训练...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 项目主页:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 这个过程超级简单,半个多小时在T4上就能跑完。 完全可以替换成自己的数据,支持中文数据。 安装LLaMA Factory 依赖 1%cd /content/ 2%rm -rf LLaMA
Step4. 下载LLaMA-Factory的项目文件 LLaMA-Factory的官方Github,地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 可以通过git clone方式或者是下载zip包,然后上传到AutoDL服务器上 首先,安装git包: sudo apt install git 然后将LLaMA-Factory Github上的项目文件下载至本地的当前路径下: ...