简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意使用--shm-size 32G --gpus all,并可选启用...
GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。(批处理大小=1,截断长度=1024) 我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用 pre_seq_len=128,在 LLaMA Factory 的 LoRA 微调中采用 lora_rank=32。 2.3支持模型 默认模块应作为 --lora_target 参数的默认值,可使用 --lora_target all 参数指定全部模块以取得更好的...
Axolotl 有点难,因为安装步骤和依赖关系没有明确定义。LLaMa-Factory 开箱即用,没有任何问题。 本文翻译自 “A Definitive Guide to Fine-Tuning LLMs Using Axolotl and Llama-Factory” 地址:https://www.superteams.ai/blog/a-definitive-guide-to-fine-tuning-llms-using-axolotl-and-llama-factory...
LLaMA-Factory-0.6.0/examples/lora_multi_gpu/single_node_deepspeed.sh 按需要更改其中的配置参数。在终端运行bash single_node_deepspeed.sh即可 #!/bin/bash # deepspeed --include localhost:2 ../../src/train_bash.py \ #指定单卡 deepspeed --num_gpus 3 ../../src/train_bash.py \ #使用多张...
首先安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics] 检查机器含有可用GPU importtorchtry:asserttorch.cuda.is_available()isTrueexceptAssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory") ...
这次镜像依旧用Llama-Factory。 根据上图中的资源预估,我们用Lora训练80亿参数的模型仅需一卡,而700亿参数的模型4卡A800即可。 打开Jupyter链接转到机器后,一样是把模型路径改到了本地,节省时间免下载。 可以看到这边默认用两个数据集,「identify」和「alpaca_en_demo」进行微调。我们很快就找到了这两个数据集的位...
这次镜像依旧用Llama-Factory。 根据上图中的资源预估,我们用Lora训练80亿参数的模型仅需一卡,而700亿参数的模型4卡A800即可。 打开Jupyter链接转到机器后,一样是把模型路径改到了本地,节省时间免下载。 可以看到这边默认用两个数据集,「identify」和「alpaca_en_demo」进行微调。我们很快就找到了这两个数据集的位...
因此,行业内出现了很多微调框架,而LLamaFactory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)便是其中之一,从起名上就可以看出它们的目标是成为模型微调的工厂。 它得以流行主要得益于支持当下主流的大模型百川、千问、LLaMA等,不仅集成了大模型预训练、监督微调和强化微调等阶段的主流的微调技术(支持 LoRA 和 QLoRA...
这次镜像依旧用Llama-Factory。 根据上图中的资源预估,我们用Lora训练80亿参数的模型仅需一卡,而700亿参数的模型4卡A800即可。 打开Jupyter链接转到机器后,一样是把模型路径改到了本地,节省时间免下载。 可以看到这边默认用两个数据集,「identify」和「alpaca_en_demo」进行微调。我们很快就找到了这两个数据集的位...
llama factory电脑GPU 1、前言目前在很多深度学习的模型都是使用python实现的,也都得到的不错的测试效果,这些过程都是python环境下实现的。但是,真正将训练完成的模型运用到实际中,大部分情况下都是需要在c++环境下实现,那么如何c++中调用深度学习模型呢?、当前的深度学习框架主要包括pytorch、tensorflow/keras等两大主...