模型量化是 Llama-Factory 的另一大亮点。它支持 4位和8位量化（LLM.int8 和 QLoRA），通过减少模型权重的比特数，显著降低了内存占用。这不仅使得在资源受限的设备上进行模型微调成为可能，还在不显著影响模型精度的前提下，提升了推理速度。量化技术的应用，使得 Llama-Factory 能够在更广泛的硬件环境中高效运行。...
微调后Demo展示 模型导出和上传huggingface 总结 论文题目:LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models 项目链接:github.com/hiyouga/LLaM 本文旨在结合笔者自身的实践经历,详细介绍如何使用 LLaMA-Factory 来微调多模态大语言模型。目前仓库已支持的的MLLM,包括但不限于:LLaVA-1.5,LLaVA-Ne...
用LLaMA Factory精简语言模型微调的艺术 大型语言模型(llm)的微调一直是一项具有挑战性的任务。复杂性的产生不仅是因为需要大量的计算资源,还因为大量的微调方法可用。尝试每种方法都需要安装大量第三方库和依赖项,有时还需要与某些框架集成。通常,这个过程是如此令人生畏,以至于一个人可能在开始微调之前就放弃了。今天...
首先安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -e .[torch,metrics] 检查机器含有可用GPU importtorchtry:asserttorch.cuda.is_available()isTrueexceptAssertionError:print("Please set up a GPU before using LLaMA Factory") 多模态多轮对话数据...
接触大模型有一段时间了,最近学习了一下使用LLaMA-Factory来对开源大模型进行微调,LLaMA-Factory是一个非常好用的开源微调大模型工具,GitHub:LLaMA-Facotry,相关的介绍可以直接去官方网站上去查看。 本文基于Ubuntu系统对使用LLaMA-Factory来对qwen2-1.5B模型进行微调; ...
因此,对大模型进行微调成为了一种常见的解决方案。LLaMA-Factory作为一款开源的大模型微调框架,为开发者提供了丰富的微调工具和接口。本文将详细介绍如何使用LLaMA-Factory进行指令增量微调。 一、环境搭建 1. 拉取项目并创建环境 首先,你需要从GitHub上拉取LLaMA-Factory项目。可以使用以下命令克隆项目到本地: git ...
对于想要了解微调大模型技术的技术人员,通过学习LLaMA-Factory后也能快速理解模型微调的相关概念。 所以,我认为LLaMA-Factory是走向大模型微调的一条捷径。 如何学习? 如果你只想了解如何利用LLaMA-Factory进行模型的微调,直接通过官方文档即可完成。无需阅读本文。
可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型! 3411 97 32:59 App 【喂饭教程】30分钟学会通义千问1.8B大模型微调,实现天气预报功能,手把手教学,秒变大神!!!草履虫都能学会!!! 3728 96 23:22 App 【喂饭教程】使用《史记》数据微调大模型Llama3,实现古文+现代文互译,环境配置+模型微调+模型部署...
LLAMA FACTORY是一个旨在普及LLMs微调的框架。它通过可扩展的模块统一了多种高效微调方法，使得数百种语言模型能够在资源有限的情况下进行高吞吐量的微调。此外，该框架还简化了常用的训练方法，如生成式预训练、监督式微调、基于人类反馈的强化学习以及直接偏好优化等。用户可以通过命令行或Web界面，以最小或无需编码...
LLaMA-Factory作为一个新兴的大模型微调平台,以其易用性和高效性赢得了广泛的关注和认可。它降低了大模型微调的门槛,提供了从数据预处理到模型部署的全流程工具和支持。无论是初学者还是资深开发者,都可以通过LLaMA-Factory轻松玩转大模型微调。未来,随着人工智能技术的不断发展和进步,LLaMA-Factory有望在更多领域展现...