LLaMA Factory 是一个用于微调大型语言模型的强大工具，特别是针对 LLaMA 系列模型。可以适应不同的模型架构和大小。支持多种微调技术，如全参数微调、LoRA（ Low-Rank Adaptation ）、QLoRA（ Quantized LoRA ）等。还给我们提供了简单实用的命令行接口。支持多 cpu 训练，多任务微调，还有各种内存优化技术，如梯度检...
finetuning_type和lora_target,finetuning_type可以改为full从而全参数微调 dataset对应data/dataset_info.json对应的数据集的key名字,这里以本地的mllm_demo为例 其他训练参数比如learning_ratenum_train_epochsoutput_dir等。由于llava-1.5主要面向英文,因此中文数据需要较多轮次才能拟合。 ### modelmodel_name_or_pa...
在WebUI界面上,选择你要微调的模型和数据集。LLaMA-Factory支持多种微调方法,包括LoRA、全参数微调等。 3. 配置微调参数 根据任务需求,配置学习率、批大小、训练轮次等参数。LLaMA-Factory提供了丰富的参数设置选项,以满足不同场景的需求。 4. 开始微调 点击开始按钮,LLaMA-Factory将自动开始微调过程。在训练过程中,...
--stage pt:指定训练阶段为预训练 --do_train:指定是训练任务 --model_name_or_path:本地模型的文件路径或 Hugging Face 的模型标识符 --dataset:指定数据集 --finetuning_type lora:指定微调方法为lora --lora_target q_proj,v_proj:Lora作用模块为q_proj,v_proj 此参数后续详解 --output_dir: 保存训练...
Llama-Factory 利用先进的内存管理机制，结合 FSDP（Fully Sharded Data Parallel） 和 DeepSpeed Zero 技术，实现了微调过程中的高效内存使用。FSDP 通过将模型参数在多个 GPU 之间进行分片存储，避免了单个 GPU 内存的瓶颈。而 DeepSpeed Zero 则进一步优化了数据并行的效率，减少了通信开销。这些技术的结合，使得 Llama...
编者注:之前一直用firefly做微调,最近切换到LLaMA-Factory,发现不但简单易用,而且非常全面,有点相见恨晚的感觉。使用过程中我主要参考2个文档,一个是github上的官方中文文档: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 另外一个是官方在知乎上的"LLaMA-Factory QuickStart",以下来自于这篇...
在Web UI界面中,你可以选择模型、数据集和微调参数,然后启动微调过程。 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...
不过,该数据集中指令对是以jsonl格式存储的,不符合LLaMA-Factory微调数据集的格式,因此我们首先需要对数据集进行格式的转换。我让cursor给我写了个Python脚本,在进行格式转换的同时顺便进行了通配符的替换。转换后的数据集符合Alpaca格式(详见LLaMA-Factory/data/README_zh.md ) ...
下载微调工具 LLaMA-Factory 下载llama3-8B 开始微调 测试微调结果 模型合并后导出 vllm 加速推理 环境准备 autodl 服务器: https://www.autodl.com/console/homepage/personal 基本上充 5 块钱就可以搞完。强烈建议选 4090(24G),不然微调的显存不够。