一、登录OpenBayes进行注册登录 通过以下链接,新用户注册登录 OpenBayes , 即可获得四个小时RTX 4090免费使用时长!! 注册链接:注册 - OpenBayes 二、创建容器 模型训练=》创建容器=》填写容器名称=》下一步 选择一台4090,2.1-gpu,python-3.10,cudu-12.1,然后执行 三、配置环境 首先需要下载llama-factory源码,...
json.dump(args, open("infer_llama3.json", "w", encoding="utf-8"), indent=2) 在这里,我们使用保存的适配器定义我们的模型,选择聊天模板,并指定用户与助手的交互。 接下来,使用你的终端运行以下代码, !llamafactory-cli chat infer_llama3.json 建议你可以使用 Llama-Factory 与其它模型做做尝试,调整参数。
【AI大模型】使用Ollama+Dify搭建一个专属于自己的知识库!支持多种文件类型,本地部署大模型,效果出奇的好! AI论文 1.6万 63 【喂饭教程】Qwen2.5-7B微调,实现低成本微调行业大模型实战,全程干货操作,新手也能轻松体验!大模型|LLM|模型微调 沐嫣学姐 5496 86 ...
1小时彻底搞懂(全满血本地部署+测评+知识库搭建+使用技巧)——ai大模型/LLM/大模型学习路线/Propmt 2277 1 09:07 App 【Dify本地部署】Dify+Docker一键搭建本地私有AI知识库,全程干货保姆级教程!新手能成功搭建!【附教程|大模型|LLM】 708 1 09:30 App 【2025最新】Dify快速入门 | 10分钟学会使用D...
开源大模型如LLaMA,Qwen,Baichuan等主要都是使用通用数据进行训练而来,其对于不同下游的使用场景和垂直领域的效果有待进一步提升,衍生出了微调训练相关的需求,包含预训练(pt),指令微调(sft),基于人工反馈的对齐(rlhf)等全链路。但大模型训练对于显存和算力的要求较高,同时也需要下游开发者对大模型本身的技术有一定了...
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。
LLama-Factory使用教程 蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 本文是github项目llama-factory的使用教程 注意,最新的llama-factory的github中训练模型中,涉及到本文中的操作全部使用了.yaml配置。 新的.yaml的方式很简洁但不太直观,本质上是一样的。新的readme中的.yaml文件等于下文中的bash指令...
AutoDL官方提供方法是使用SSH隧道来实现。 具体方法: 1.点击自定义服务 2.在弹出的页面中提示中,选择对应操作系统的方法。 1.4.1 Mac用户 Mac用户下使用此方法: 1.复制ssh命令 2.在MAC的terminal命令行下执行如下命令 ssh -CNg -L 7860:127.0.0.1:7860 root@connect.nmb1.seetacloud.com -p 16035 ...
打开控制面板,更改系统区域设置,勾选Beta 版:使用Unicode UTF-8 提供全球语言支持(U),这个在安装hqq包时用到 重启电脑,安装完后可将该项取消勾选 安装与当前cuda适配的pytorch 在当前目录(LLaMA-Factory)下继续操作 全局代理加速的情况: 参考Start Locally | PyTorch以下直接贴出代码 ...
使用LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型 项目主页:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 这个过程超级简单,半个多小时在T4上就能跑完。 完全可以替换成自己的数据,支持中文数据。 安装LLaMA Factory 依赖 1%cd /content/ 2%rm -rf LLaMA