确保安装了支持 CUDA 的 GPU 驱动或其他硬件设备的驱动（如 NPU 或 AMD GPU），以便充分利用硬件加速能力。2. 使用 LlamaBoard WebUI 进行微调和推理 Llama-Factory 提供了一个非常直观的 WebUI，名为 LlamaBoard，允许用户通过图形界面进行模型微调和推理，特别适合没有编程经验的用户。以下是启动和使用 WebUI 的...
LLaMA Factory 的 Web UI 目前只支持单卡训练/推理,当你的机器有多张显卡时请使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 指定一张显卡启动程序。 我们在浏览器地址栏中输入 http://localhost:7860 进入 Web 界面,接着可以在“语言/Language”选项中,将界面的语言修改为“中文/zh”,然后在模型名称中选择“Yi-6B”,在模型路径中...
模型、数据集、参数都配置好后,点击下方的预览命令,会出现一串指令,是llamafactory 训练的指令集,其中,一些参数就是根据我们上面配置而生成的。 这串指令,可以键入到终端下,执行训练,也可以点击 webui 界面上的 开始按钮。 保存训练参数,保存至服务器中,路径自动生成。 载入训练参数,保证模型训练被中断后,可从断点...
exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com WebUI LLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成安装后,通过以下指令进入 WebUI: llamafactory-cli webui WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。 训练 在开始训练模型之前,需要指定的参数有: 模型名称及路径 训练阶段 微调方法 训...
CMD ["python", "src/train_web.py"] 在项目根目录下运行以下命令构建镜像: docker build -t llama-factory:latest . 3. 运行Docker容器 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_DEVI...
LLaMA Factory是一款支持多种LLM微调方式的工具,包括预训练、指令监督微调和奖励模型训练等。它支持LoRA和QLoRA微调策略,广泛集成了业界前沿的微调方法。特点在于支持多种LLM模型,提供了WebUI页面,使非开发人员也能方便进行微调工作。 2.环境参数信息: Device:RTX 4090 ...
更重要的是,LLaMA Factory提供了一个Web UI界面,用户可以通过这个界面一站式地实现大模型的预训练、监督微调、评估、推理等操作。这意味着,用户无需深入了解复杂的代码和算法,只需要通过简单的界面操作,就可以完成大模型的训练和微调。 ModelScope则是一个在线数据集平台,它提供了丰富的数据集资源,用户可以根据自己...
1. 启动WebUI 通过命令行启动LLaMA-Factory的WebUI界面: llamafactory-cli webui 在浏览器中访问默认端口(7860),即可看到操作界面。 2. 选择模型和数据集 在WebUI界面上,选择你要微调的模型和数据集。LLaMA-Factory支持多种微调方法,包括LoRA、全参数微调等。 3. 配置微调参数 根据任务需求,配置学习率、批大小、...
2.4 WEB-UI 训练 2.5 命令脚本训练 总结 一、LlamaFactory介绍 LlamaFactory 是一个封装比较完善的LLM微调工具,它能够帮助用户快速地训练和微调大多数LLM模型。 Github: github.com/hiyouga/LLaM 1.1 简介 LlamaFactory架构 LlamaFactory主要通过Trainer类来实现训练流程,通过设置数据集、模型选型、训练类型、微调超参、...
进入到LLaMA-Factory文件夹下,执行llamafactory-cli webui时,在浏览器中输入localhost:7860,出现无法访问的问题,如下图所示 原因为: AutoDL 不支持创建 share 链接,需要映射端口到 6006 并且在控制台开启外部访问 解决办法: 1.修改LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件中的run_web_ui函数为share=...