在LLaMA Factory中,template是连接模型和数据的桥梁。每个template都定义了模型处理输入和输出的方式。添加新模型的template通常涉及以下几个步骤: 选择模型:根据应用场景和需求选择合适的预训练模型。在LLaMA Factory中,你可以找到多种大型语言模型的支持,如LLaMA、BLOOM等。 配置Template:在WebUI中,你可以找到模板配置的...
在添加新模型template后,接下来是模型训练阶段。LLaMA Factory支持多种训练方式,包括增量预训练、指令监督微调(SFT)、奖励模型训练等。在本例中,我们将使用指令监督微调(SFT)方式进行训练。 首先,需要配置训练参数,如学习率、批次大小、梯度累积步数等。这些参数可以通过Web界面或命令行工具进行设置。例如: CUDA_VISIBLE...
LLaMA Factory作为一个开源的微调框架,为开发者提供了一个简便、高效的工具,以便在现有的预训练模型基础上,快速适应特定任务需求,提升模型表现。本文将深入探讨如何在LLaMA Factory中添加新模型template的实战过程,为开发者提供一份详尽的指南。 一、前期准备 首先,开发者需要从GitHub上下载LLaMA Factory的源码,并按照官方...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 llamafactory-cli export --model_name_or_path /home/GWJ/Qwen2-7B-Instruct --adapter_name_or_path /home/GWJ/LLaMA-Factory-main/LLaMA-Factory-main/saves/qwen2-7b/lora/sft --template qwen --finetuning_type lora --export_dir output_1/new_model --export_size 2 --e...
LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,这里说的是过程,而不...
我用Llama Factory微调Qwen 2.5 72B Instruct,编辑了template(stop_words设置成["<|endoftext|>"]),但仍有15%左右的输出会在结尾处陷入循环输出。 2.5 instruct 14b。 我也是类似方式调整,没有再出现结尾循环输出。 但是我不知道原理。 hiyouga added solved and removed pending labels Dec 4, 2024 hiyouga...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info llamafactory-cli eval examples/train_lora/llama3_lora_eval.yaml 官方文档中测评llama模型,template: fewshot,为什么不是llama呢 测评qwen模型template:是用fewshot,还是qwen呢,从测
templates: Dict[str, Template] = {} def _register_template( name: str, format_user: Optional["Formatter"] = None, format_assistant: Optional["Formatter"] = None, format_system: Optional["Formatter"] = None, format_function: Optional["Formatter"] = None, format_observation: Opti...
{"role":"user","content":"写一首诗吧"},]input_ids=tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)outputs=model.generate(input_ids,max_new_tokens=8192,do_sample=True,temperature=0.6,top_p=0.9,)response=outputs[0][input_ids.shape[-...