# 安装deepspeedDS_BUILD_CPU_ADAM=1 pip install deepspeed==0.14.0 4. 进入 LLaMA-Factory 目录,用llamafactory-cliwebui 命令打开web配置界面(http://localhost:7860/),配置训练相关参数。 5. 备好数据集,数据集目录下需要一个dataset_info.json,写法如下: {
xtuner convert merge /mnt/workspace/model/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat /mnt/workspace/model/iter_2400 /mnt/workspace/model/iter_2400_merge LLamaFactory与Xtuner多卡微调大模型
多机多卡训练选择的是2×8×100（40G），即2台A100服务器。租用镜像选择：pytorch 2.2.0+cuda1211.2 Llama factory 环境 1.2.1 下载Llama factorygit clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git1.2.2 安装 Llama factory环境cd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"2.数据集准备下...
根据显存大小调整batch_size、gradient_accumulation_steps等参数,确保训练过程稳定。 2. 使用DeepSpeed进行微调 安装并配置DeepSpeed,利用其强大的多卡并行能力加速微调过程。 编写微调脚本,设置合适的优化器、学习率调度器等。 3. 启动微调任务 在命令行中运行微调脚本,监控训练过程,并根据需要调整参数。 四、常见问题与...
然而,随着模型参数量的增大,单卡微调往往力不从心,多卡微调成为必然选择。本文将深入探讨LLaMA Factory多卡微调的实战教程,包括环境配置、模型选择与下载、多卡微调步骤及优化技巧,帮助读者高效掌握这一技术。 一、环境配置 在进行LLaMA Factory多卡微调之前,首先需要配置好相应的环境。这包括选择合适的显卡、系统、CUDA与...
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...
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 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。 准备数据集 LLa...
与LLaMA-Factory官方微调脚本中不一样地方主要有下面几个: 1. template这里改为了刚刚设置的TigerBot格式 2. 在一些老卡上(比如超级便宜的P40显卡),他们是Ampere架构前的显卡,不支持bf16,所以不要开这个。 3. 虽然是多卡微调,但是在这个运行脚本中看不到对应的设置。
llama3.1的lora微调命令: llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml 微调后保存的路径文件: 5.问题描述:参数量相差不大的情况下,运行lora微调后的llama3.1-8b和qwen2-7b时间相差差不多50倍 运行llama3.1-8b,需要327h,llama3.1的推理命令: llamafactory-cli train examples/train_lora/lla...
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...