Llama3-8B+是Llama系列中的一个轻量级模型,拥有80亿个参数,相对于其他大型模型(如70B版本)而言,它在保证一定性能的同时,对硬件的要求也更为友好。这使得Llama3-8B+成为了一个在普通设备上也能运行的实用选择。 LLaMA-Factory工具介绍 LLaMA-Factory是一个开源的模型训练工具,它支持对多种LLMs进行高效微调。通过LLa...
解压即用!从安装到微调,只要五步,免费开源 AI 助手 Ollama ,带你从零到精通,保姆级新手教程,100%保证成功! 3751 89 19:12 App 三分钟轻松搭建本地大模型! Ollama + Open WebUI本地化部署大模型,知识库+多模态+文生图功能详解,超详细的教程,附安装包和安装文档! 2311 83 31:43 App 基于Qwen2.5-3B,本...
使用Llama Factory 实现中文llama3微调(附项目教程), 视频播放量 185、弹幕量 48、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 12、转发人数 0, 视频作者 Langchain, 作者简介 AI人工智能工程师,喜欢分享一些人工智能的学习方法与运用。 希望这些技术能对你有帮助。,相关视频:【
然而,由于原生的Llama3模型在中文语料上的训练占比较低,其在中文环境下的表现略显不足。本文旨在通过实战指导,帮助读者掌握Llama3-8B模型的中文微调方法,以提升其在中文场景下的应用效果。 Llama3-8B模型概述 Llama3-8B模型是META公司推出的一款开源语言大模型,拥有80亿个参数,相较于70B版本更为轻量级,适合在一般硬...
Llama-factory安装(省略) 模型:LLaMA3-8B (在魔塔社区下载) 数据集下载地址: https://github.com/datawhalechina/self-llm/blob/master/dataset/huanhuan.json 二、使用命令行直接开始训练 Llama-factory训练命令及参数设置如下: ‘’‘ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train ...
本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力! 认识LLaMA-Factory LLaMA-Factory是一个易用且高效的LLM微调工具箱。 支持多种模型支持多种训练方法,例如增量预训练,指令跟随微调,PPO训练,DPO训练等支持多种高效微调方法,例如全参数微调,冻结微调,...
在后面就是通过命令行窗口执行到LLaMA-Factory代码目录中安装项目依赖包。这里它用到了unsloth项目,这个项目unsloth是一个大模型微调框架可以实现微调 Mistral、Gemma、Llama 速度提高 2-5 倍,内存减少 80% 下载好LLaMA Factory 项目后,我们在左边目录结构中会看到下载后的代码结构...
下面的参数可以自己调整,最后拉到最下面,可以点击预览来查看微调的具体命令。 大体格式如下 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --model_name_or_path /openbayes/home/model/Llama3-8B-Chinese-Chat \ --preprocessing_num_workers 16 \ ...
2.使用unsloth对llama3微调 微调的工具很多,包括unsloth,LLaMA Factory等,本项目我们使用unsloth[7],基于构建的1500条指令微调数据,使用unsloth框架对llama3进行微调。由于显存资源限制,微调选择的模型为llama-3-8b-bnb-4bit(4比特量化模型),微调过程中占用的显存大概8G左右。参照unsloth官方提供的微调notebook,按“...
下载模型:huggingface-cli.exe download --resume-download shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat --local-dir . 语言模型下载完成后,后续使用LLama-Factory这个工具来微调。 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMa-Factory.git cd LLaMa-Factory ...