首先需要启动docker,然后在终端中输入: docker run -tid --gpus all -p 8000:8000 --name LLM -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true ubuntu:20.04 ·这个命令启动了一个 Ubuntu 20.04 容器,使用所有可用的 GPU ·主机的8000 端口映射到容器的 8000 ...
首先需要启动docker,然后在终端中输入: 代码语言:javascript 复制 docker run-tid--gpus all-p8000:8000--nameLLM-eNVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility-eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all--privileged=trueubuntu:20.04 这个命令启动了一个Ubuntu20.04容器,使用所有可用的GPU 主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口...
LLaMA-Factory的部署过程相对简单,主要步骤包括配置环境变量、安装依赖包、构建Docker镜像等。 配置环境变量:设置必要的环境变量,如Python路径、Docker路径等。 安装依赖包:根据Dockerfile中的要求,安装所需的依赖包。 构建Docker镜像:使用Docker命令构建LLaMA-Factory的Docker镜像。 四、LLaMA-Factory的使用 LLaMA-Factory提...
51CTO博客已为您找到关于LLama Factory docker安装的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及LLama Factory docker安装问答内容。更多LLama Factory docker安装相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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简介:本文介绍了LLaMA-Factory,一个高效、易用、可扩展的开源全栈大模型微调框架。通过Docker容器化技术,LLaMA-Factory能够方便地实现大模型的多卡分布式微调,提高训练效率。文章详细解析了LLaMA-Factory的构建动机、组成模块以及实际操作方法,为非专业读者提供了清晰易懂的技术概念解释和可操作的建议。
构建dockerfile这里就不说了,安装比较简单,docker build...即可 4.遇到问题 1.未激活昇腾配置环境,报错如下: RuntimeError:Initialize:torch_npu/csrc/core/npu/sys_ctrl/npu_sys_ctrl.cpp:217NPUerror,errorcodeis500001[ERROR]2024-11-29-14:43:50(PID:1628,Device:0,RankID:-1)ERR00100PTAcallaclapifail...
LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调 简介:LLaMA-Factory是微调工具,包含Dockerfile和train.sh脚本,适用于多卡训练。Dockerfile基于nvidia/cuda:12.1.0镜像,安装Python 3.10、PyTorch 2.2.0、transformers等库。train.sh运行Docker容器,使用accelerate launch进行训练,参数包括模型路径、学习率、优化器设置等。
Docker是一种容器化技术,可以方便地将应用程序及其依赖打包成一个独立的容器,从而实现跨平台的部署。以下是使用Docker部署LLaMA-Factory模型的步骤: 1. 安装Docker 在部署机器上安装Docker。具体安装方法可以参考Docker官方文档。 2. 构建Docker镜像 编写Dockerfile,定义镜像的构建步骤。例如: ...
构建Docker容器:进入llamafactory的docker目录,运行docker compose up -d命令,构建Docker容器。然后,通过docker exec -it llamafactory /bin/bash命令进入容器内部。 四、部署ollama Ollama是一个用于大模型推理和微调的工具,它支持多种模型格式和显卡。以下是部署ollama的步骤: 拉取ollama镜像:在命令行界面中,运行do...