一、基础设置参数 1. 模型选择 LlamaFactory支持从Hugging Face下载多种预训练模型,用户可以根据任务需求选择合适的模型。这一步是微调的基础,模型的选择将直接影响后续的训练效果和效率。 2. 截断长度(—cutoff_len) 截断长度是指模型处理输入序列时的最大标记(token)数量。对于长文本任务,如文本生成或翻译,可能需要...
LLaMA Factory 是一个用于微调大型语言模型的强大工具，特别是针对 LLaMA 系列模型。可以适应不同的模型架构和大小。支持多种微调技术，如全参数微调、LoRA（ Low-Rank Adaptation ）、QLoRA（ Quantized LoRA ）等。还给我们提供了简单实用的命令行接口。支持多 cpu 训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度...
目录 收起 大模型LLaMA Factory微调学习 微调参数配置 学习率 训练轮数 在人工智能技术迅速发展的今天,如何高效地微调和部署大型语言模型(LLM)成为了研究和应用的热点。Llama-Factory 作为一个开源的微调框架,正是在这一背景下应运而生。它旨在为开发者提供一个简便、高效的工具,以便在现有的预训练模型基础上,...
LLAMA FACTORY框架中包含的高效优化技术（下表）有freeze-tuning（冻结大部分参数，仅微调少量解码器层的参数）、GaLore（将梯度投影到低维空间，以内存高效的方式进行全参数学习）、LoRA（冻结所有预训练权重，引入可训练的低秩矩阵）以及DoRA（将预训练权重分解为幅度和方向组件，仅对方向组件应用LoRA）等。2. 高效计...
full全参数微调,Freeze(冻结部分参数)LoRA(Low-Rank Adaptation) full:全参数微调可以最大的模型适应性,可以全面调整模型以适应新任务。通常能达到最佳性能。 freeze: 训练速度比全参数微调快,会降低计算资源需求 lora:显著减少了可训练参数数量,降低内存需求,训练速度快,计算效率高。还可以为不同任务保存多个小型适配...
一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ ...
在WebUI界面上,选择你要微调的模型和数据集。LLaMA-Factory支持多种微调方法,包括LoRA、全参数微调等。 3. 配置微调参数 根据任务需求,配置学习率、批大小、训练轮次等参数。LLaMA-Factory提供了丰富的参数设置选项,以满足不同场景的需求。 4. 开始微调 点击开始按钮,LLaMA-Factory将自动开始微调过程。在训练过程中,...
【大模型微调教程】大佬手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型共计2条视频,包括:LLaMA-Factory简介、实际操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
解压即用!从安装到微调,只要五步,免费开源 AI 助手 Ollama ,带你从零到精通,保姆级新手教程,100%保证成功! 大模型入门教程 11.5万 183 如何在本地微调DeepSeek-R1-8b模型 Bin_Nong 2.0万 3 【大模型微调教程】大佬手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型 大模型...
首先，通过16比特全参数微调、冻结微调以及LoRA微调等技术，有效地减少了显存占用。此外，还集成了基于AQLM/AWQ/GPTQ等的2/3/4/5/6/8比特QLoRA微调，进一步优化了显存使用。这些措施使得LLaMA Factory在处理大型语言模型微调任务时，能够显著降低GPU显存消耗，提高训练效率。微调实战 接下来，我们将通过一个具体的...