模型导出和上传huggingface 总结 论文题目:LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models 项目链接:github.com/hiyouga/LLaM 本文旨在结合笔者自身的实践经历,详细介绍如何使用 LLaMA-Factory 来微调多模态大语言模型。目前仓库已支持的的MLLM,包括但不限于:LLaVA-1.5,LLaVA-Next(-Video),Yi...
3.3 模型下载与可用性校验 项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。 以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) gitclonehttps://huggingface.co/...
三、Hugging Face Transformers:社区与生态的丰富 官网地址:https://huggingface.co/transformers/。 Hugging Face Transformers 是一个广泛使用的自然语言处理库,在人工智能领域中拥有着极高的知名度和影响力。 1. 丰富的模型库:数万个预训练模型任你选择 Hugging Face Transformers 提供了数万个可以直接调用的预训练...
使用以下命令启动容器: docker run --gpus=all -v ./hf_cache:/root/.cache/huggingface/ -v ./data:/app/data -v ./output:/app/output -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 -p 7860:7860 --shm-size 16G --name llama_factory -d llama-factory:latest 上述命令将挂载本地目录到容器中,并设置环境变量和端...
huggingface_hub.errors.HFValidationError: Repo id must be in the form 'repo_name' or 'namespace/repo_name': '/data/model/Llama2-7b-hf'. Use `repo_type` argument if needed. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
模型导出和上传huggingface 先配置 config/llava_lora_sft_export.yaml 文件,记得替换 export_hub_model_id 和 hf_hub_token # 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...
项目支持通过模型名称直接从huggingface 和modelscope下载模型,但这样不容易对模型文件进行统一管理,所以这里笔者建议使用手动下载,然后后续使用时使用绝对路径来控制使用哪个模型。 以Meta-Llama-3-8B-Instruct为例,通过huggingface 下载(可能需要先提交申请通过) ...
1.HuggingFace原版的PEFT教程,目前绝大部分的微调都基于PEFT上进行二次开发而得来,但这些二次开发的仓库不会告诉你很多参数为何要设置,这些要设置的参数大部分源自PEFT库中。 2.LLaMA-Factory仓库,这是对PEFT仓库的二次开发,可以很方便地实现预训练,各种PEFT微调和模型推理测试,支持LLaMA,ChatGLM等模型(特别是针对这...
git clonehttps://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B# huggingface下载 git clonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen2-1.5B.git# modelscope下载 下载不下来的话,直接翻墙到对应目录,点击下载也可以; 下载完,新建Qwen/Qwen2-1.5B模型文件夹,将下载内容放入该文件夹,然后将模型文件夹放在LLaMA-Factory目录下,供...
大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,这里说的是过程,而不是原理,专业技术人员才需要懂原理,普通用户只要懂过程就可以完成对大模型的微调。 对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的...