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...
然而,面对大型模型,单卡微调往往力不从心,多卡微调成为必然选择。本文将深入探讨LLaMA Factory多卡微调的实战教程,从环境配置到模型选择与下载,再到多卡微调步骤及优化技巧,为读者提供一条清晰的技术路径。 一、环境配置 在进行多卡微调之前,确保你的环境满足以下要求: 硬件要求: 显卡:建议选择支持CUDA的GPU,如NVIDIA...
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. 微调环境适配 本人微调的是TigerBot 13B/70B系列...
多机多卡训练选择的是2×8×100（40G），即2台A100服务器。租用镜像选择：pytorch 2.2.0+cuda1211.2 Llama factory 环境 1.2.1 下载Llama factorygit clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git1.2.2 安装 Llama factory环境cd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"2.数据集准备下...
简介:本文介绍了LLaMA-Factory,一个高效、易用、可扩展的开源全栈大模型微调框架。通过Docker容器化技术,LLaMA-Factory能够方便地实现大模型的多卡分布式微调,提高训练效率。文章详细解析了LLaMA-Factory的构建动机、组成模块以及实际操作方法,为非专业读者提供了清晰易懂的技术概念解释和可操作的建议。
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。注意使用--shm-size 32G --gpus all,并可选启用...
截止2024.5.8,最新版llamafactory采用llamafactory-cli的方式微调、推理和合并,不能定位到底运行了哪个文件,不如之前的python src/... 这样的方式清晰。 因此本文基于baichuan13B采用python src/...的方式训练、合并权重以及构建推理服务。 llamafactory是一个训练微调框架,支持数百种大模型训练微调。
另外我们可以使用deepspeed-zero进行多机多卡的微调训练。使用torchrun或deepspeed启动脚本,并添加deepspeed config参数,使用多机多卡并行可以加快模型收敛;zero并行策略可以降低模型显存占用,让大模型的微调门槛降低。如下所示为启动多机多卡微调训练的命令行。
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...
【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 07:41 【直接可用的微调脚本】单机多卡微调ChatGLM3、Qwen,还可以接入 Tensorboard 可视化训练Loss,快来学习先人一步! 木羽Cheney 2184 3 【保姆级教程】6小时掌握开源大模型本地部署到微调,从硬件指南...