运算精度与优化算法:提供32比特全参数微调、16比特冻结微调、16比特LoRA微调和基于AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8的2/4/8比特QLoRA微调等多种精度选择,以及GaLore、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoRA+、LoftQ和Agent微调等先进算法。 LLaMA-Factory提供了简洁明了的操作界面和丰富的文档支持,使得用户能够轻松上手并快速实...
当然你也可以提前把相关的参数存在yaml文件里,比如LLaMA-Factory/examples/inference/llama3.yaml at main · hiyouga/LLaMA-Factory, 本地位置是 examples/inference/llama3.yaml ,内容如下 model_name_or_path: /media/codingma/LLM/llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct template: llama3 这样就可以通过如下命令启...
2.4.2 frpc 客户端赋权和启动 因为我们已经将frpc 客户端程序和frpc.ini 配置文件随着程序包https://openi.pcl.ac.cn/zhouhui/LLaMA-Factory.git 一并上传到启智平台。所以frpc 和frpc.ini 也就随着程序部署在/mnt/workspace/LLaMA-Factory/src目录下 修改fppc.ini 配置文件让它和服务端地址连接通讯,修改配置文件...
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...
一、LLaMA-Factory工具介绍与核心优势 LLaMA-Factory是基于Meta开源LLaMA系列模型打造的微调工具包,专为降低大语言模型(LLM)应用门槛设计。其核心优势体现在: 模块化设计:提供数据处理、训练配置、评估可视化等完整pipeline 多GPU支持:原生适配DeepSpeed/FSDP分布式训练框架 高效微调:集成LoRA/QLoRA等参数高效微调方法 跨模型...
一、LLaMA-Factory核心价值与适用场景 LLaMA-Factory作为开源大语言模型微调框架,专为简化Llama系列模型的适配流程而生。其核心优势体现在三个方面: 效率提升:支持LoRA、QLoRA等参数高效微调方法,相比全参数训练可节省90%显存 多模态支持:最新版本已集成视觉-语言模型微调能力 工业级部署:提供ONNX/TensorRT导出接口,支持...
LLaMA-Factory(大模型微调)安装说明 1、安装cuda 12.1 nvcc -V #检查是否安装成功 2、yum install libsndfile -y #安装依赖 3、安装LLaMA-Factory git clone --depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factory/pip3install-e".[torch,metrics]"-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/...
LLama-Factory微调LLama3部署文档+大模型相关资源备好了!, 视频播放量 489、弹幕量 20、点赞数 13、投硬币枚数 3、收藏人数 26、转发人数 1, 视频作者 大模型开发课程, 作者简介 ,相关视频:【喂饭教程】一小时教会你如何微调大模型+后端调用,DeepSeek+LLaMA-Factory+LoR
LLaMA-Factory 简介 LLaMA-Factory 是一个开源项目,它提供了一套全面的工具和脚本,用于微调、提供 LLaMA 模型并对其进行基准测试。LLaMA(大型语言模型适应)是由 Meta AI 开发的基础语言模型的集合,在各种自然语言任务中表现出强大的性能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory ...
conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -e .[metrics]安装后使用以下命令做简单的正确性校验 校验1 import torch torch.cuda.current_device() torch.cuda.get_device_name(0) torch.__version__ 预期输出如图 如果识别不到可用的GPU,则说明环境准备还有问题,需要先进行处理,才能往后进行。