# 启动 LlamaBoard WebUIllamafactory-cli webui 启动后，LlamaBoard 会在浏览器中打开一个页面（通常是 http://localhost:8000），你可以在这个界面上选择模型、上传数据集、配置微调参数并启动任务。3. 使用命令行进行微调、推理和权重导出 对于有经验的用户，Llama-Factory 还提供了命令行界面（CLI）工具，允许用...
LLaMA-Factory自带了一些常用的数据集,如果你使用的数据集不在里边,可以修改 data/dataset_info.json,在其中增加自己的数据集。 这里我使用的是一个弱智吧问答数据集,数据集的格式是 alpaca,来源:huggingface.co/datasets 大家准备自己的数据的时候,也一定要按照指定的格式来。 训练参数设置 训练参数需要根据实际训练效...
Llama Factory数据集格式包括Alpaca Format和Sharegpt Format。 Alpaca Format具体分为:SFT数据集格式,预训练数据集格式,偏好数据集格式,人类反馈数据格式,Sharegpt Format也有 Alpaca Format相同的格式。 2.Alpaca格式 SFT数据集格式 SFT数据文件的格式包含多伦对话和系统prompt 数据集内容如下 [{"instruction":"human i...
LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理,目前仅支持sft全参微调,lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下:
点击“创建数据集” 在弹出数据集窗口中输入相关值 数据集名称中输入: Baichuan2-7B-Chat. 从阿里云存储创建 弹出对话框中选择我们需要挂载的模型文件 比如:Baichuan2-7B-Chat 点击确定按钮,弹出从阿里云存储创建页面关闭,返回OSS 存储挂在路径 点击 提交按钮 创建一条新的数据集 ...
首先，你需要准备一个自定义的数据集，它可以是JSON格式的，包含指令、输入和输出等信息。然后，在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册这个数据集。接下来，运行python src/train_web.py来启动Web UI服务，并在浏览器中打开相应的地址。在Web界面上，你可以配置模型路径、选择微调方法（如LoRA）、指定数据集等参数。
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
dataset 对应 data/dataset_info.json 对应的数据集的key名字,这里以本地的 mllm_demo 为例 其他训练参数比如 learning_rate num_train_epochs output_dir 等。由于llava-1.5主要面向英文,因此中文数据需要较多轮次才能拟合。 ### modelmodel_name_or_path:llava-hf/llava-1.5-7b-hfvisual_inputs:true### ...
准备数据集: 准备自定义的数据集,可以是JSON格式,包含指令、输入和输出等信息。 注册数据集: 在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册自定义的数据集。 启动Web UI服务: 运行python src/train_web.py启动Web UI服务,并在浏览器中打开相应的地址。 配置微调参数: ...
3.4 数据集部分放到后面一起说明 4. 原始模型直接推理 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 ...