Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info llamafactory version: 0.9.0 Platform: Linux-3.10.0-1127.el7.x86_64-x86_64-with-glibc2.31 Python version: 3.11.10 PyTorch version: 2.0.1+cu118 (GPU) Transformer...
LLaMA-Factory是一个优秀易上手的高效微调框架,今天在阿里云上微调一下Qwen大模型。 1、环境 阿里云镜像:modelscope:1.13.3-pytorch2.1.2tensorflow2.14.0-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04 CPU:8; 内存:32 GiB; GPU:1; 型号:NVIDIA V100 显存:16G 经验证,在16G显存下,Qwen-14B-Chat、Qwen-7B-Chat微调均会报CU...
Data-Juicer在运行过程中会根据内存情况和算子模型所需的memory大小来控制对应的进程数,以达成更好的数据处理的性能效率。而在使用CUDA环境运行时,如果不正确的声明算子的mem_required情况,则有可能导致CUDA Out of Memory。 # 缓存主目录 export DATA_JUICER_CACHE_HOME="/path/to/another/directory" # 模型缓存目...
However, when I used llama factory, the memory usage was about 27GB, while the mem usage for Transformer Trainer was about 35GB. The cut_off len and fine-tuning configuration are same, I just would like to know how does llama-factory reduce memory usage?? Expected behavior use similar me...
{ "device": "cpu", "pin_memory": true }, "offload_param": { "device": "cpu", "pin_memory": true }, "overlap_comm": true, "contiguous_gradients": true, "sub_group_size": 1e9, "reduce_bucket_size": "auto", "stage3_prefetch_bucket_size": "auto", "stage3_param_persistence...
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。 更新日志 [25/02/24] 我们宣布开源EasyR1,一个高效可扩展的多模态强化学习框架,支持 GRPO 训练。
结合 4 比特量化技术,LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。 变量定义 Training Speed: 训练阶段每秒处理的样本数量。(批处理大小=4,截断长度=1024) Rouge Score: 广告文案生成任务验证集上的 Rouge-2 分数。(批处理大小=4,截断长度=1024) GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。(...
Learn how to fine-tune LLMs on custom datasets, evaluate performance, and seamlessly export and serve models using the LLaMA-Factory's low/no-code framework.
大模型微调之 使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型安装LLaMA Factory 依赖%cd /content/ %rm -rf LLaMA-Factory !git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git %cd LLaMA-Factory %ls !pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/un...
结合 4 比特量化技术,LLaMA-Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。 变量定义 Training Speed: 训练阶段每秒处理的样本数量。(批处理大小=4,截断长度=1024) Rouge Score: 广告文案生成任务验证集上的 Rouge-2 分数。(批处理大小=4,截断长度=1024) GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。(...