Llama-Factory 支持多种硬件设备，包括 NVIDIA GPU、Ascend NPU、AMD GPU 等。通过自动调整计算精度（如 bfloat16、float16、float32），Llama-Factory 能够在不同设备上优化计算效率和内存使用。例如，在支持 bfloat16 精度的设备上，框架会自动切换到该模式，以提高推理速度，同时保持模型的高精度表现。2. 推理优...
量化推理技术,如GPTQ和AWQ,通过降低模型权重的精度,显著减少了内存占用和计算资源消耗。这些技术在不显著影响模型性能的前提下,提升了推理速度,使得 Llama-Factory 能够在资源有限的环境中,仍然保持高效的推理能力。特别是在边缘设备和移动端应用中,量化推理技术展现出了巨大的优势。 插图建议:在本部分加入一张硬件兼容...
截止2024.5.8,最新版llamafactory采用llamafactory-cli的方式微调、推理和合并,不能定位到底运行了哪个文件,不如之前的python src/... 这样的方式清晰。 因此本文基于baichuan13B采用python src/...的方式训练、合并权重以及构建推理服务。 llamafactory是一个训练微调框架,支持数百种大模型训练微调。 比如我微调baichuan...
LLaMA-Factory项目的目标是整合主流的各种高效训练微调技术,适配市场主流开源模型,形成一个功能丰富,适配性好的训练框架。项目提供了多个高层次抽象的调用接口,包含多阶段训练,推理测试,benchmark评测,API Server等,使开发者开箱即用。同时借鉴 Stable Diffsion WebUI相关,本项目提供了基于gradio的网页版工作台,方便初学...
在进行后续的环节之前,我们先使用推理模式,先验证一下LLaMA-Factory的推理部分是否正常。LLaMA-Factory 带了基于gradio开发的ChatBot推理页面, 帮助做模型效果的人工测试。在LLaMA-Factory 目录下执行以下命令 本脚本参数参考自 LLaMA-Factory/examples/inference/llama3.yaml at main · hiyouga/LLaMA-Factory ...
实时监控与评估：通过集成TensorBoard、VanDB和MLflow等监控工具，用户可以实时监控训练进程并评估模型性能。快速推理：提供了基于vLLM的OpenAI风格API、浏览器界面以及命令行接口，实现迅速的推理响应。安装指南 LLaMA-Factory的安装步骤相对直观，以conda环境为例，可遵循以下步骤进行：创建Python环境：使用conda创建一个新的...
用于使用经过训练的模型生成文本的推理脚本 用于评估模型性能的基准测试工具 用于交互式测试的 Gradio Web UI LLaMA-Factory安装步骤 准备工作 操作系统: 支持 Linux 和 macOS,建议使用 Ubuntu 20.04 或更高版本。 Python 环境: 建议使用 Python 3.8 或更高版本。
Pipeline是一个用于模型推理的工具,它与模型训练关系不大,它主要是将预训练好的模型加载,推理预测使用的,我们了解它是什么即可。 AutoClass AutoClass是一个比较重要的角色,主要是用来加载预训练模型的,通过from_pretrained()方法可以加载任意Hugging Face中的预训练模型和本地模型。
模型微调技术:基于llama-factory与自定义数据集的实践, 视频播放量 249、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 4、收藏人数 17、转发人数 2, 视频作者 唐国梁Tommy的精品课, 作者简介 关注三连私我获取课程资料。,相关视频:环境配置指南:Llama3模型与vLLM推理实操,Llama3模
360 智脑早在 2023 年就开始了长文本大模型的研发,到目前为止已经成功应用于开源并更新了两个版本的 360Zhinao-7B-Chat-360k 模型,以及近日发布的长思维链推理模型 360gpt2-o1。在 360-LLaMA-Factory 中,我们将 360 智脑内部长序列后训练能力系统性地整合进了 LLaMA-Factory 中,用户仅需额外添加一行代码,即...