GPU:推荐使用NVIDIA系列GPU,至少4GB显存,更高配置可显著加快训练速度。 CPU:多核处理器,用于数据处理和模型推理。 内存:至少16GB RAM,推荐32GB以上。 2. 软件安装 Python:安装Python 3.x版本。 PyTorch:安装支持CUDA的PyTorch版本。 LLaMA-Factory:通过pip安装或克隆GitHub仓库。 其他依赖:如transformers库、datasets库...
方法1:配置predict.sh 终端运行bash predict.sh即可 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ../../src/train_bash.py \ #-1 是cpu --stage sft \ --do_predict \ --model_name_or_path ../../saves/saves5/Qwen1.5-14B-Chat-multiorg \ --dataset meeting_test_1 \ --dataset_dir ../../data \ -...
用通俗易懂的方式讲解:基于扩散模型(Diffusion),文生图 AnyText 的效果太棒了 用通俗易懂的方式讲解:在 CPU 服务器上部署 ChatGLM3-6B 模型 用通俗易懂的方式讲解:ChatGLM3-6B 部署指南 用通俗易懂的方式讲解:使用 LangChain 封装自定义的 LLM,太棒了 用通俗易懂的方式讲解:基于 Langchain 和 ChatChat 部...
use_cpu: false 将其保存为 config.yml。 接下来,运行此命令: accelerate launch --config_file config.yaml src/train_bash.py # rest of the arguments like above - for pre-training, sft, dpo etc. 例如,对于多 GPU 设置的预训练,您必须执行以下命令: accelerate launch --config_file config.yaml sr...
--export_device {cpu,auto} # 描述: 导出设备。 --export_quantization_bit # 描述: 导出量化位数。 --export_quantization_dataset # 描述: 导出量化数据集。 --export_quantization_nsamples # 描述: 导出量化样本数。 --export_quantization_maxlen # 描述: 导出量化最大长度。
LlamaFactory是一个强大的工具，专为微调大型语言模型，特别是针对LLaMA系列，支持多方面特性。首先，LlamaFactory具有灵活的模型适应性，支持不同架构和规模的模型。其命令行接口简洁易用，便于操作。它支持多CPU并行训练，以及如梯度检查点和梯度累积等内存优化技术，提高效率。微调方法包括全参数微调（全面...
LLaMa-Factory支持并行计算,这意味着您可以充分利用多核CPU或GPU等计算资源来加速模型的训练过程。合理地分配计算资源,可以在保证训练质量的同时,大幅缩短训练时间。 三、解决常见问题 模型训练过拟合 过拟合是机器学习领域的一个常见问题,表现为模型在训练集上表现优异,但在测试集上性能大幅下降。为了解决这一问题,您...
# modelmodel_name_or_path:llava-hf/llava-1.5-7b-hfadapter_name_or_path:saves/llava1_5-7b/lora/sfttemplate:vicunafinetuning_type:loravisual_inputs:true# exportexport_dir:models/llava1_5-7bexport_size:2export_device:cpuexport_legacy_format:falseexport_hub_model_id:xxxxx/My-LLaVA-7Bhf_...
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...
资源组,建议选择GPU规格(支持资源包抵扣) 8CPU 、32GB 内存、GPU 1*NVIDIA V100、显存 1 * 16GB 共享存储中可以挂在多个模型。我这里吧 阿里和百川的模型都加载上 其他属性点击默认即可,点击下一步。点击创建实例 阿里云分配服务器资源,我们只需要等待资源分配成功即可。