8. 多 GPU 分布式训练 8.1 使用 Huggingface Accelerate 8.2 使用 DeepSpeed 9. 合并 LoRA 权重并导出模型 10. 微调后的模型用于推理 10.1 使用 OpenAI 风格 API 推理 10.2 使用命令行推理 10.3 使用浏览器推理 11. 模型评估 12. 模型预测 参考链接 1. 项目特色 多种模型:LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、...
[rank3]: RuntimeError: Unsloth currently does not support multi GPU setups - but we are working on it! Expected behavior 单机多卡的超长文本训练可以利用unsloth正常进行。 从系统提示错误来看,unsloth 在多卡的模式下不能工作。 搜索过unsloth的相关资料来看,有说可以在多卡模式下工作的,有说不能在多卡...
实测结果显示,通过LLaMa-Factory训练出的模型在准确性、泛化能力等方面均表现出色,足以应对各种实际应用场景。 性能表现 在性能方面,LLaMa-Factory同样可圈可点。平台支持分布式训练,能够充分利用多核CPU和GPU资源,大幅提高训练速度。此外,LLaMa-Factory还提供了模型优化功能,帮助用户在不损失精度的前提下,减小模型体积,...
如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。 校验2 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...
如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。 校验2 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 解释 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...
如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。 校验2 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...
LLaMA Board 同样支持魔搭社区的模型和数据集下载。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 USE_MODELSCOPE_HUB=1 python src/train_web.py 单GPU 训练 Important 如果您使用多张 GPU 训练模型,请移步多 GPU 分布式训练部分。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train \ --model_...
如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。 校验2 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 -h3.3 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...
GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。(批处理大小=1,截断长度=1024) 我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用 pre_seq_len=128,在 LLaMA-Factory 的 LoRA 微调中采用 lora_rank=32。 更新日志 [24/03/31] 我们支持了 ORPO。详细用法请参照 examples/lora_single_gpu。 [24/03/21] 我们的论文 "...
# 1.2、检查 GPU 环境,确保可以使用 Colab 的 Tesla T4 GPU。 # 2、更新身份数据集: # 读取并修改 identity.json 文件,替换其中的占位符为 “Llama-3” 和“LLaMA Factory”。 # 这一步骤是为了个性化训练数据,确保模型能够生成与特定身份相关的回复。