(temperature=0.01, n=1, top_k=20, top_p=0.8, max_tokens=2048, repetition_penalty=1.04) # 模型路径 model_path = "/mnt/data/wangzy/LLaMA-Factory-0.6.0/saves/saves1/Qwen1.5-14B-Chat-multiorg" # 初始化LLM模型 llm = LLM( model=model_path, trust_remote_code=True, tokenizer=model_...
之前需要使用对应 shell 脚本进行微调,新版提供了 llamafactory-cli 命令行工具使用。 开始微调 完整命令如下,参数还是比较多,按照教程操作的话,只需要替换模型路径即可。 modelPath=models/Qwen1.5-1.8B-Chat llamafactory-cli train \ --model_name_or_path $modelPath \ --stage sft \ --do_train \ --fine...
[INFO|2024-11-23 16:33:52] src.llamafactory.model.model_utils.valuehead:157 >> Ignore the above message if you are not resuming the training of a value head model. [INFO|2024-11-23 16:33:52] src.llamafactory.model.loader:157 >> trainable params: 9,233,921 || all params: 1,552...
LLMs之Llama3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式进行LoRA指令微调→模型推理测试→CLI方式合并权重 T3、采用LLaMA-Factory工具实现微调:采用ShareGPT...
"repetition_penalty": 1.1, "top_k": 0, "top_p": 0.8 } 04/17/2024 14:25:03 - INFO - llmtuner.model.adapter - Fine-tuning method: LoRA 04/17/2024 14:25:04 - INFO - llmtuner.model.adapter - Merged 1 adapter(s). 04/17/2024 14:25:04 - INFO - llmtuner.model.adapter - Lo...
LLaMA-Factory -https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory unsloth -https://github.com/unslothai/unsloth Xtuner -https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-XTuner-CN SWIFT -https://github.com/modelscope/swift Llama3 相关教程整理 self-llm -https://github.com/datawhalechina/self-llm/tree/master/LL...
大模型微调实战:基于 LLaMAFactory 通过 LoRA 微调修改模型自我认知 本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调,基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调,修改模型自我认知。 本文的一个目的:基于Qwen1.5-1.8B-Chat模型进行微调,修改模型自我认证。
- Gemma-2-27B-Chinese-Chat是基于google/gemma-2-27b-it的指导调优语言模型,适用于中英文用户,具有多种能力。 - 提供了Gemma-2-27B-Chinese-Chat的GGUF文件和官方ollama模型的链接。 - 模型基于google/gemma-2-27b-it,模型大小为27.2B,上下文长度为8K。 - 使用LLaMA-Factory进行训练,训练细节包括3个epochs、...
2、llama-factory可用格式(sharegpt格式) 可用训练工具整理 下面的库都是相当好用的,代码封装简洁又清晰,如果你也想微调个自己的llama3 中文定制版,不要错过～ Firefly -https://github.com/yangjianxin1/Firefly LLaMA-Factory -https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory ...
"repetition_penalty": 1.5 } with torch.no_grad(): generation_output = model.generate(**inputs, **gen_kwargs) outputs = generation_output.tolist()[0][len(inputs["input_ids"][0]):] response = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True) history = history + [(query, response)...