[root@localhost LLaMA-Factory]# vim docker-compose.ymlversion:'3.8'services:llama-factory:build:dockerfile:Dockerfilecontext:.container_name:llama_factoryvolumes:-./ms_cache:/root/.cache/modelscope/#修改点1:将./ms
在命令行中使用以下命令运行 LLaMA Factory。 llamafactory-cli webui 数据集准备 微调数据集使用“弱智吧数据集”(https://github.com/FunnySaltyFish/Better-Ruozhiba),从百度弱智吧上收集的一系列帖子,旨在启发人们娱乐性使用ChatGPT 等 LLM 时的思路。微调模型使用阿里的 Qwen2.5:7B 模型。 // 数据集示例[{"...
1. 预训练场景:在一句话里并没有特别关注某个位置的内容,想要提升整个训练集语料上的general效果,此时对于GPT架构的模型,一般使用的输入和输出是相同的,所以如果我们指定了训练模式为预训练,那么llama-factory会自动copy输入内容作为输出label的 2. sft(有监督微调supervised fine tuning):这个场景下,我们特别关注字符...
5.1 LLaMA-Factory镜像框架中数据集流程 在文档中,在微调时要选择“你的数据集”,但是这个也太扯了,所以找了找“你的数据集”,在哪里定义的,还是得改改,位于:LLaMA-Factory/data/dataset_info.json中 在这里插入图片描述 生成数据: 在这里插入图片描述 bash /root/LLaMA-Factory/chuli/单多轮脚本/DD.sh 执行...
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架,集成了业界广泛使用的微调技术,支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本教程将基于Meta AI开源的LlaMA 3 8B模型,介绍如何使用PAI平台及LLaMA Factory训练框架完成模型的中文化与角色扮演微调和评估。 准备环境和资源 ...
首先,需要从GitHub上克隆LLama-Factory项目到本地。执行以下命令: git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory 接着,创建并激活Python环境,安装必要的依赖项。这里建议使用Python 3.11版本,并安装torch、metrics等依赖包。同时,如果计划使用单机多卡训练,建议提前安装deepspeed...
使用LLama-Factory,常见的就是训练LoRA模型,增强模型在某方面的生成能力。本教程将以增强 GLM-4-9B-Chat 模型的脑筋急转弯能力为例,演示LoRA模型的微调方法。 环境准备 本地使用 LLama-Factory 的安装比较简单,大家直接看官网页面就够了: github.com/hiyouga/LLa… 云镜像 如果你本地没有一张好显卡,也不想费劲...
Llama-factory是一款高效的工具,用于支持各类IT项目的开发与管理。本文将为您提供全面的基础使用说明,从环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优、到扩展部署,确保能帮助您顺利实现Llama-factory的部署与应用。 环境预检 在开始使用Llama-factory之前,确保您的环境满足以下系统要求: ...
Llama-Factory是一个易于使用的大规模语言模型微调框架,支持多种模型,包括Llama、BLOOM等。它提供了一套完整的工具和接口,使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整,以适应特定的应用场景。Llama-Factory支持多种微调方法,如增量预训练、指令监督微调等,并具备先进的算法和实用技巧,如FlashAttention-2、Un...