2. 使用 LlamaBoard WebUI 进行微调和推理 Llama-Factory 提供了一个非常直观的 WebUI，名为 LlamaBoard，允许用户通过图形界面进行模型微调和推理，特别适合没有编程经验的用户。以下是启动和使用 WebUI 的步骤：# 启动 LlamaBoard WebUIllamafactory-cli webui 启动后，LlamaBoard 会在浏览器中打开一个页面（通常...
3.与微调之后的模型对话 三、微调后的模型导出 1.模型导出 选择微调后模型对应的检查点路径文件,设置最大分块的大小,建议2-5GB,选择导出设备的类型并对导出目录进行指定。 2.调用导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui页面中选择chat标签,模型路径输入导出后模型的绝对路径,从而加载模型机械能对话 模型成功加载后,即...
LLAMA-FACTORY是一个集成一套高效训练方法的统一框架。它允许用户通过内置的 Web UILLAMA-BOARD灵活地自定义 100 多个 LLM 的微调,无需编码。经验验证该框架在语言建模和文本生成任务上的效率和有效性。 开源发布在GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs LLAMA-FACTORY是一个...
支持多 cpu 训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度检查点、梯度累积等。支持混合精度训练，提高训练效率。本文不再赘述 LlamaFactory 的安装过程 LlamaFactory参数基本设置 打开我们 LlamaFactory 的 web 运行界面，进入根目录执行下列命令：llamafactory-cli webui 看到下列界面在浏览器打开我们开启的 webui 界...
一、LLaMA Factory与Llama3模型简介 LLaMA Factory是一个集成了多种训练策略和监控工具的开源大模型微调框架,支持包括LLaMA、Mistral、Qwen等在内的多种大型语言模型。它提供了命令行和WebUI两种交互方式,极大降低了模型微调的技术门槛。而Llama3模型则是Meta推出的能力强大的开源大模型,其8B和70B版本在多项基准测试中...
2. 启动Web UI界面 为了更便捷地进行微调操作,LLaMA-Factory提供了Web UI界面。通过以下命令启动: export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/webui.py 启动成功后,浏览器将自动打开LLaMA-Factory的Web UI界面。 二、数据集准备 LLaMA-Factory支持多种类型的数据集,包括自我认知数据集、通用数据集和特定领域数据集...
LLama-Factory提供了一个Web UI,可以方便地进行模型微调。在LLama-Factory项目目录下,运行以下命令启动Web UI: llamafactory-cli webui 启动后,访问显示的地址(如http://localhost:8080),你将看到LLama-Factory的Web界面。 配置微调参数 在Web界面上,你需要配置微调参数。这些参数包括: model_name_or_path:模型路径...
在进行多模态大语言模型微调时,用户需要准备包含多种类型数据的数据集,并按照LLaMA-Factory要求的格式进行组织。然后,可以通过LLaMA-Factory的WebUI界面选择多模态微调方法,并设置相关参数。在微调过程中,LLaMA-Factory会自动处理数据加载、模型训练等任务,用户只需要关注训练进度和效果即可。 实际应用与部署 经过微调后的...
今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练(fine tune),当时各家大模型仅限于推理测试,OpenAI还没有对外提供微调服务,加上这个项目部署丝滑(更新及时,不会出现环境依赖问题,代码逻辑上几乎无错误),觉得好牛啊。现在来看项目已经达到22K星,果然酒深不怕巷子香。
LlamaFactory参数基本设置 打开我们LlamaFactory的web运行界面,进入根目录执行下列命令: llamafactory-cli webui 看到下列界面 在浏览器打开我们开启的webui界面http://127.0.0.1:7860: 我们依次来解释每个参数的选择: 这里是语言选择 选择zh即可。 模型选择