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。 本文的核心价值在于适配国内
首先下载Ollama: 以Windows系统为例 安装完成后,即可通过命令直接下载使用模型库中的模型,这里以llama3.1为例: ollama run llama3.1 输入/?可以调出提示: 部署自定义模型 由于通过LlaMA-Factory导出的模型与Ollama所需格式有区别,需要借助Llama.cpp的代码进行转换。 仓库地址:https://github.com/ggerganov/llama.cp...
安装过程 安装依赖 LLaMA Board 可视化界面 数据准备 效果测试(持续更新) QWen1.5-0.5B + Example QWen1.5-0.5B + alpach_gpt4_zh训练Lora QWen1.5-0.5B + alpach_gpt4_zh全量 QWen1.5-0.5B + alpach_gpt4_zh freeze LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具。 GitHub:github.com/hiyouga/LLaM ...
简介: AI智能体研发之路-模型篇(一):大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用 一、引言 贫富差距的产生是信息差,技术贫富差距的产生亦如此。如果可以自我发现或者在别人的指导下发现优秀的开源项目,学习或工作效率真的可以事半功倍。 今天力荐的项目是LLaMA-Factory,我在去年8月份就开始使用...
在这篇博文中,我们将围绕“LLaMA-Factory部署以及微调大模型”进行详细的记录,从环境准备到扩展应用,旨在为有相关需求的读者提供一个完整的操作指南和参考。 环境准备 在开始部署和微调LLaMA-Factory大模型之前,确保你的硬件和软件环境符合要求。 软硬件要求
LLaMA-Factory作为一个集成了多种高效微调方法的统一框架,为开发者提供了强大的大模型训练和优化能力。通过本文的介绍,相信读者已经了解了LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用。在未来的AI智能体研发之路上,LLaMA-Factory将是一个不可或缺的工具。 同时,千帆大模型开发与服务平台作为辅助工具,也将为开发者...
安装包 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e ".[torch,metrics]" 1. 2. 3. 复制 LLaMA-Factory 默认是从Huggingface 下载模型,建议大家改为从国内下载模型。 如果您在 Hugging Face 模型和数据集的下载中遇到了问题,可以通过下述方法使用魔...
2. 安装依赖项 cdLLaMA-Factory pipinstall-rrequirements.txt 1. 2. cdOllama pipinstall-rrequirements.txt 1. 2. 操作交互时序图 OllamaLLaMA_FactoryUserOllamaLLaMA_FactoryUser提交请求处理数据返回结果 配置详解 文件模板示例 配置信息存储在一个JSON配置文件中,以下为参数对照表: ...
一 安装开发环境 1 创建环境 首先请确报你已经安装好了conda工具 在命令行中键入如下指令创建python环境 conda create -n llama_factorypython=3.10 -y 创建成功后切换到新环境 conda activate llama_factory 安装cuda pytorch等核心工具 conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorc...