在Web UI界面中,你可以选择模型、数据集和微调参数,然后启动微调过程。 微调过程中,你可以实时查看训练进度和损失曲线。训练完成后,可以使用测试集对微调模型进行性能评估。 四、多卡微调 对于更大规模的大模型,你可能需要使用多卡进行微调。LLaMA-Factory支持多卡微调,但需要在config.yaml文件中进行相应配置。 配置完成...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台,...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
3.4 LLaMA Factory Web微调 参考github,使用以下命令启动LLaMA Factory web页面:(Web ui界面只支持单卡运行,如需多卡微调请参考github相关部分) 此外可以选择模型下载源,这里推荐国内用户使用魔搭社区下载渠道。 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # `set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0` for Windows export USE_MODELSCOPE_HUB...
1、 基于torch2308镜像启动容器,可以映射容器内的7860端口到宿主机,以便后期微调及推理测试使用;克隆llama-factory项目,使用pip清华源,按照如下命令安装相关依赖。 2、 获取yuan2.0 huggingface模型,微调使用的huggingface模型可以在给出链接中获取。 3、 启动Web UI服务,训练自己的私有大模型智能助手。我们将使用llama-fa...
python src/train_web.py step2 :获取yuan2.0 huggingface模型,微调使用的huggingface模型可以在给出链接中获取。 step3: 启动Web UI服务,训练自己的私有大模型智能助手。我们将使用llama-factory内置的中文数据集(GPT-4优化后的alpaca中文数据集、ShareGPT数据集和llama-factory提供的模型认数据集)完成此次微调。
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署LLaMA Factory。 安装LLaMA Factory 在工具市场>模版市场 选择LLaMA Factory模版,点击 部署工具 按钮,使用轻量计算实例或通用计算资源快速部署LLaMA Factory; 根据模型参数量,选择使用单机单卡、单机多卡或多机多卡进行训练。 准备...
最后,重新执行llamafactory-cli webui命令,如下图所示会生成两个链接 使用第二个public URL,即可访问页面: 到这里,模型下载部署完成。llama-factory 常用命令 下面开始使用llama-factory进行LoRA的微调操作: Step 3. 开始准备数据集 首先看llama-factory支持的训练模式,如下图所示: ...
2,训练,启动web ui界面(ui 界面训练只支持单卡,多卡只能通过命令行训练) 训练命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui 三,vllm部署(不一定是llama3的模型,自己根据 llama3_vllm.yaml 配置修改就行,配置文件中也可用修改用huggingface部署) ...