- 控制训练、评估及预测流程的开关。 - 评估策略和延迟设置。 - 训练过程中的核心参数,如学习率、权重衰减、批次大小和梯度累积步骤等。 通过这些详细参数,用户可以根据自己的具体需求对`llama-factory`进行灵活的配置,以适应不同的模型训练、推理和导出任务。
Qwen1.5模型不提供chat()方法,报错:AttributeError: 'LLM' object has no attribute 'chat'。 3. 参数设置 两种方法内置参数不一致,如果想保持两种方法回答的一致性,请外设一致的参数 方法一:Qwen2ForCausalLM内置了一套generation_config的默认参数 方法二:SamplingParams的默认参数值如下:...
（Max Gradient Norm）是一种用于防止梯度爆炸的技术，也称为梯度裁剪（Gradient Clipping）。这个参数设置了梯度的最大允许值，如果梯度超过这个值，就会被缩放到这个最大值。通常在 0.1 到 10 之间，太小：可能会限制模型学习，太大：可能无法有效防止梯度爆炸。最大样本数 它决定了每个数据集中使用多少样本进行...
在启动之前,可以通过设置环境变量来限制GPU的使用。例如,使用单个GPU进行训练时,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 3. 配置文件 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...
训练参数: per_device_train_batch_size: 1:每个设备上的训练批次大小为 1。这意味着每次只处理一个样本进行训练,通常在资源有限或模型较大时使用较小的批次大小。 gradient_accumulation_steps: 8:梯度累积的步数为 8。梯度累积是一种技术,通过多次前向传播和反向传播累积梯度,然后再进行一次参数更新,以等效于使用...
训练参数设置 训练参数需要根据实际训练效果进行调整,这里给出一个参考设置。 数据集:请根据你的需要选择,这里选择我上边定义的 ruozhiba_qa。 学习率:1e-4,设置的大点,有利于模型拟合。 计算类型:如果显卡较旧,建议计算类型选择fp16;如果显卡比较新,建议选择bf16。
设置的参数如下: --bf16 True --output_dir $output_path --num_train_epochs 1 --max_steps 376 --per_device_train_batch_size 1 --gradient_accumulation_steps 16 --evaluation_strategy "no" --save_strategy "steps" --save_steps 47
在设置参数时，从语言选择（如中文）、模型选择（从Hugging Face下载）、微调方法选择（全参数或低秩适应），到检查点路径的保存，每个步骤都有明确的指示。此外，量化等级（如INT8或INT4）、量化方法（bitsandbytes或hqq）、提示模板的自定义等高级选项，都需要根据具体需求调整。加速方式选项如auto、Un...
点击载入训练参数按钮 滑到最上面 模型名称Qwen2.5-7B-Instruct填写本地模型路径:E:\AI\models\Qwen2.5-7B-Instruct展开高级设置量化等级设置4,量化方法选hqq,加速方式选flashattn2数据集可加载多个 可选调中间位置训练轮数和最大样本数,最大样本数即要训练用的最大样本数量,点击预览数据集按钮可查看当前数据集数量...
LoRA参数设置:设置LoRA+学习率比例为16,LoRA+被证明是比LoRA学习效果更好的算法。在LoRA作用模块中填写all,即将LoRA层挂载到模型的所有线性层上,提高拟合效果。 4. 开始训练:启动训练过程,并监控模型的训练进度和性能表现。 输出目录:将输出目录修改为train_llama3,训练后的LoRA权重将会保存在此目录中。