LLaMA-Factory主要由以下几个模块组成: Docker容器化模块:LLaMA-Factory通过Docker容器化技术,实现了大模型的快速部署和灵活扩展。用户只需编写简单的Dockerfile,即可将大模型及其依赖项打包成容器镜像,并在任意Docker环境中运行,从而简化了部署过程。 多卡分布式训练模块:为了充分利用计算资源,LLaMA-Factory支持多卡分布式训练。
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...
(manager1) Unable to get the latest Boot2Docker ISO release version: Get https://api.github.com/repos/boot2docker/boot2docker/releases/latest: dial tcp: lookup api.github.com on [::1]:53: server misbehaving (manager1) Copying /home/zuolan/.docker/machine/cache/boot2docker.iso to /home...
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。注意...
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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: ...
version: '3.8' services: llama-factory: build: dockerfile: Dockerfile context: . container_name: llama_factory volumes: - ./hf_cache:/root/.cache/huggingface/ - ./data:/app/data - ./output:/app/output environment: - CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ports: - "7860:7860" ipc: host deploy: reso...
1. 镜像构建 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git -b v0.7.0 cd LLaMA-Factory docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:v0.7.0 . 2.数据准备 模型 为了节省时间,提前下载模型 root@ndoe:/data/models# tree -L 2 ...
Llama-factory的部署可以参考其github上的部署文档,yuan2.0的github上也提供了完整的llama-factory的环境部署流程(https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan-2.0/blob/main/docs/Yuan2_llama-factory.md)可供参考。在本文的部署实践中,使用了ngc-torch2308作为基础docker镜像。
Docker内部署完成后在本地运行就是下面的这个样子,支持本地加载模型和数据集。 在LLM微调过程中,精度和GPU显存之间的矛盾是一个长期困扰开发者的痛点。 大型语言模型通常由数十亿甚至上百亿参数组成,每个参数占据32位(4字节)的浮点数内存。当需要在GPU上微调这些模型时,庞大的参数量轻而易举就会超出现有GPU显存的...