这里有三种，full全参数微调， Freeze（冻结部分参数） LoRA（Low-Rank Adaptation），还有 QLoRA 等。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。
LLaMA-Factory通过YAML配置文件来管理训练参数。用户需要根据自己的需求修改这些配置文件,包括模型路径、数据集、训练参数等。 model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct template: llama3 # 其他配置... 二、单显卡训练 对于资源有限的用户,单显卡训练是一个经济高效的选择。LLaMA-Factory支持通过单...
LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理,目前仅支持sft全参微调,lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:moss-003-sft-data) --tokenizer-type:tokenizer的类型,可...
Llama-Factory训练参数解释如下: --quantization_bit4/8:启用QLoRA训练。 --lora_target:LoRA作用模块,默认模块应作为该参数的默认值,可使用--lora_targetall参数指定全部模块。 --model_name_or_path:模型地址。 --do_train:表示进行训练。 --dataset:使用的数据集。 --finetuning_type:微调的方法。 --...
2.环境参数信息: Device:RTX 4090 NVIDIA-SMI:550.78 Driver Version:550.78 CUDA Version:12.4 3.LlamaFactory参数基本设置 打开我们 LlamaFactory 的 web 运行界面,进入根目录执行下列命令: llamafactory-cli webui 把0.0.0.0改成本地服务器ip就可以在浏览器查看运行 ...
最近llama-factory的配置参数有很多不懂的地方,整理了一些但也有可能有错,仅供大家参考。 # 可选参数 # 模型和适配器相关 --adapter_name_or_path # 描述: 适配器的名称或路径。 --adapter_folder # 描述: 适配器文件夹路径。 --cache_dir # 描述: 缓存目录。
同时对本库的基础安装做一下校验,输入以下命令获取训练相关的参数指导, 否则说明库还没有安装成功 llamafactory-cli train -h 3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使...
叶梓老师大模型人工智能培训课程《LlamaFactory原理及实践》第三部分:使用Llama Factory的重要参数 人工智能讲师老师叶梓 31 0 【Deepseek保姆级教程】15分钟教你搭建一个强大的AI翻译工作流,实现直译、纠错和意译的完美结合,一次性搞定所有翻译需求! 小Y教你学Deepseek 768 88 人工智能DeepSeek从入门到精通:DeepSe...
LLaMA-Factory 提供了丰富的命令行参数,用于控制训练、微调和推理的过程。以下是一些常用参数的说明: --model_name_or_path:指定预训练模型的路径或名称。--output_dir:指定输出目录,用于保存训练过程中的模型和日志。--do_train:是否进行训练。--do_eval:是否进行评估。--per_device_train_batch_size:每个设备的...