https://huggingface.co/datasets/BUAADreamer/mllm_pt_demo 开始微调 一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VIS...
LLama Factory,这个工具能够高效且低成本地支持对 100 多个模型进行微调。LLama Factory 简化了模型微调的过程,并且易于访问,使用体验友好。此外,它还提供了由 Hiyouga 提供的 Hugging Face 空间,可用于对模型进行微调。 LLama Board(Huggingface 空间) 这个空间还支持 Lora 和 GaLore 配置,以减少 GPU 的使用。用户可...
微调是将预训练模型适应特定任务的关键步骤，而 Llama-Factory 提供了多种灵活高效的微调方法，使开发者能够根据实际需求和硬件条件，选择最合适的微调策略。1. LoRA和QLoRA的微调流程 LoRA（Low-Rank Adaptation）和 QLoRA 是 Llama-Factory 中最为核心的微调技术。LoRA 通过引入低秩矩阵，将模型中需要调整的参数数量...
http://localhost:7860/ 会打开类似下面的界面。可以选模型 训练参数数据集等。数据集在数据路径里 可以打开然后修改,比如 identity.json中 把author改成ryan等identity微调模型认识自己的身份 可以用来测试微调效果 glaive_toolcall用来微调调用工具的模型 训练过程可见官方demo,如果最大样本数设置的小一点 练的很快就几...
微调方法:lora 训练阶段:sft 数据集:上面新添加的测试数据集 训练轮数:200,因为数据量比较小,为了能表现效果,这里使用200轮 预览命令 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path E:\llm-train\chatglm3-6b \ --finetuning_type lora...
BNB是将模型量化为8位和4位的最简单选择,4位量化可以与QLoRA一起用于微调量化LLM。 PEFT库 PEFT是Hugging Face提供的库,是一个为大型预训练模型提供多种高效微调方法的python库。 PEFT文档地址:https://hf-mirror.com/docs/peft/index PEFT可以轻松与Transformers库集成,一起完成模型微调的工作。
快来了解一下LLaMA Factory微调框架,10分钟快速上手,轻松完成大模型高效微调,公开课节选自付费课程《大模型技术实战课》,2024最新版3期课程现已上线!6大主流大模型+14项大模型工具+5大热门方向企业级实战项目,零基础直达大模型企业级应用!【付费课程信息】添加+🌏:littlecat_1201,回复“大模型”详询哦～...
1.1 平台环境微调Llama3.1-70B模型，本地环境跑不了。只能选择租用云上GPU。关于算力租赁平台，我选择的是FunHPC乐算云，理由如下：官网简单明了，进去就能租（无需排队），显卡类型多，总能找到适合我的卡型。价格非常亲民，和其他平台相比，算是非常便宜了。提供code-server开发界面，开发方便快捷。磁盘空间扩容...
大模型微调,也称为 Fine-tuning,是指在已经预训练好的大型语言模型基础上(一般称为“基座模型”),使用特定的数据集进行进一步的训练,让模型适应特定任务或领域。 微调方法 微调根据更新参数量不同可以分为以下两种: 全量参数更新 Full Fine-tuning(FFT):即对预训练模型的所有参数进行更新,训练速度较慢,消耗机器资源...
开始微调训练 方法一、以LLaMA Board 方式进行选参训练 这种方式前端界面友好,体验感好,具体运行如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli webui 方式二、纯后台启动方式 具体运行如下: exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli train ./sft_yaml/my_finetune.yaml (启动目录在LLaMa...