1. 微调训练结束 等待模型微调训练完成后,点击“Export”选项卡进入导出功能区。 2. 配置导出参数 Max shard size:设置每个拆分模型的最大大小,建议2-5GB。 Export dir:设置模型保存的路径。 点击“Export”按钮开始导出模型。 四、模型加载与应用 1. 加载导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui中选择“chat”标签,...
image 2.导出模型,选择Export选项,导出目录/home/LLM/QwenSft image 然后可以通过代码来进行验证,实现如下: fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerimporttorch torch.manual_seed(0)path='/home/LLM/QwenSft'defchat_with_qwen(content):tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(path)model=AutoModel...
导出目录:设置一个服务器上的路径,新的模型会存放到这里。 最后点击“开始导出”就行了。导出完毕后,请前往服务器相关的路径中下载模型。 LLaMA-Factory 架构 最后送大家一张 LLaMA-Factory 的架构图,方便理解其原理。 图片左侧:显示了 LLaMA-Factory 的架构,分为四个主要部分:LlamaBoard、Trainer、Model Loader 和...
加载模型后,您可以通过从微调数据集输入问题并观察微调LLM的响应来开始对话。 六、模型导出 如果对微调后的模型满意,可以导出正式使用。单击Export选项卡并在Export Directory中输入要导出的文件夹地址。由于模型文件通常很大,因此右侧的Maximum Chunk Size参数用于按大小分割模型文件。默认值是10gb。例如,如果一个模型文件...
在LLaMa-Factory中,我们可以使用“导出”功能将数据导出为本地文件。一旦数据丢失,我们可以使用“导入”功能将备份文件导入到LLaMa-Factory中,快速恢复数据。 注意事项 在使用LLaMa-Factory时,我们需要注意以下几点:首先,确保软件版本为最新,以便获得最佳的使用体验;其次,定期清理无用数据和缓存,以保持软件的良好运行;...
验证微调成功后,切换到导出(Export)窗口,填写导出目录,点击“开始导出”完成微调大模型文件的导出。 来源:https://blog.csdn.net/smalllongonline/article/details/141262728 总结 ### 文章总结 本文探讨了如何通过**LLaMA-Factory**这一工具来优雅地改变本地部署的大语言模型(如Qwen2-7B-instruct)的自我认知,避免...
也可以在pycharm中导出 新建src/export.py from llmtuner.train.tuner import export_model def main(): export_model() if __name__ == "__main__": main() 设置工作目录。参数设为 --model_name_or_path Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat --template ...
对于有经验的用户，Llama-Factory 还提供了命令行界面（CLI）工具，允许用户通过 YAML 文件来配置训练、推理和模型导出任务。以下是官方提供的一些常用命令示例：● 微调模型： 使用以下命令来启动 Llama-Factory 的微调流程，指定 YAML 文件配置。llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml 这...
模型导出。将训练好的模型导出为适合部署的格式,如ONNX、TensorRT等。 模型部署。将导出的模型部署到服务器或云端平台上,以便在实际应用中使用。 应用开发。结合你的业务需求,开发基于LLaMa-Factory模型的应用程序,实现智能化处理和决策支持。 通过本文的详细指导,相信你已经掌握了LLaMa-Factory的使用方法。现在,你可以...
尝试使用LLaMA-Factory导出功能,导出会自动合并。将合并模型放入基础模型目录下项目启动失败并报错 预期的结果 / Expected Result 使用LLaMA-Factory自带加载模型功能能产生预期结果 环境信息 / Environment Information langchain-ChatGLM 版本v2.0.1 是否使用 Docker 部署(是/否):否 ...