微调过程中,你可以实时查看训练进度和损失曲线。训练完成后,可以使用测试集对微调模型进行性能评估。 四、多卡微调 对于更大规模的大模型,你可能需要使用多卡进行微调。LLaMA-Factory支持多卡微调,但需要在config.yaml文件中进行相应配置。 配置完成后,使用以下命令启动多卡微调: accelerate launch --config_file config.y...
使用LLaMA-Factory进行大模型的多卡分布式微调非常简单。首先,用户需要编写Dockerfile,将大模型及其依赖项打包成容器镜像。然后,在Docker环境中运行容器镜像,启动多卡分布式训练任务。LLaMA-Factory会自动分配GPU资源,实现并行计算,并提供多种微调Trick以优化训练过程。最后,用户可以通过简单的命令查看训练结果和模型性能。 四...
LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调 简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。注意...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台,...
微调 使用一机多卡的配置进行微调需要配置文件如下: config.yaml compute_environment:LOCAL_MACHINEdebug:falsedistributed_type:FSDPdowncast_bf16:'no'fsdp_config:fsdp_auto_wrap_policy:TRANSFORMER_BASED_WRAPfsdp_backward_prefetch:BACKWARD_PREfsdp_cpu_ram_efficient_loading:truefsdp_forward_prefetch:falsefsdp_offl...
本人基于经过细微修改的LLaMA-Factory执行多卡微调任务,包版本与该仓库的requirements.txt一致 但不确定是什么原因,用torch 2.0.0版本稳定性较高? 注意下包版本的问题,比如PEFT的最新版(0.7.0)就有bug,会出现下面的报错 ValueError:Attemptingtounscale FP16 gradients. ...
本文旨在探讨基于Llama factory使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术对Llama3.1-70B-Chinese-Chat模型进行微调的过程,重点介绍在单机多卡和多机多卡两种分布式训练环境下的实现方法。 本文基于FunHPC的八卡A100进行训练 1.环境准备 1.1 平台环境 微调Llama3.1-70B模型,本地环境跑不了。只能选择租...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
LLaMA-Factory(https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)是零隙智能(SeamLessAI)开源的低代码大模型训练框架,它集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技术,并支持业界众多的开源模型的微调和二次训练,开发者可以使用私域数据、基于有限算力完成领域大模型的定制开发。LLaMA-Factory还为开发者提供了可视化训练、推理平台...
2,训练,启动web ui界面(ui 界面训练只支持单卡,多卡只能通过命令行训练) 训练命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui 三,vllm部署(不一定是llama3的模型,自己根据 llama3_vllm.yaml 配置修改就行,配置文件中也可用修改用huggingface部署) ...