2. 大模型 api 部署 3. 大模型在自定义数据集 lora 训练与部署 3.1 微调数据集准备 3.2 注册自定义数据文件 3.3 lora 微调 3.4 LLaMA Factory Web微调 4. 大模型 + lora 权重,部署 4.1 大模型 + lora 权重合并 4.2 合并后的大模型API部署 4.3 使用统一Web界面合并模型 4.4 使用统一Web界面使用标准模型...
Llama-Factory 采用 Transformer 框架的 AutoModel API 进行模型加载，这一方法支持自动识别和加载多种预训练模型。加载过程中，用户可以根据具体任务需求调整嵌入层的大小，并利用 RoPE scaling 技术（旋转位置编码缩放）来处理超长上下文输入。这确保了模型在处理长文本时依然能够保持高效和准确。2. 模型补丁（Model Patc...
文件操作:json.load 需要使用文件操作(如 open 函数)来读取文件内容,而 json.loads 直接接收字符串作为输入。 vllm推理 有两种方式: 一种是启用api(启动推理服务+发送测试请求)(注:hugging face也可以部署api推理)llama_factory内置这种推理方式LLaMA-Factory vllm_engine.py vllm 不使用 API 部署,直接推理。本文...
3. 启动API服务 使用以下命令启动API服务: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 API_PORT=8000 python src/api_demo.py --model_name_or_path mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 --template mistral --infer_backend vllm --vllm_enforce_eager 上述命令将启动一个OpenAI风格的API服务,可以通过HTTP请求进行模型推理。
大模型 api 部署;直接部署开源大模型体验一下;增加自定义数据集;为实现SFT准备数据;大模型 lora 微调;原始模型 + 微调后的lora插件,完成 api 部署; 使用llama_factory 的 API 部署有 vllm加速推理; 文章目录: llama-factory SFT系列教程 (一),大模型 API 部署与使用 llama-factory SFT系列教程 (二),大模型...
部署:将模型部署到服务器上,通过API或Web界面提供服务。 结语 通过LLama-Factory,即使是非专业的AI开发者也能轻松上手,训练并微调LLama3模型,打造属于自己的AI助手。无论是智能客服、文本创作还是其他NLP任务,LLama-Factory都能提供强大的支持和灵活的定制选项。希望本文能为你开启AI模型开发之旅提供有益的指导。 以...
在启动训练任务时,将WANDB_API_KEY设置为密钥来登录 W&B 账户。 使用SwanLab 面板 若要使用SwanLab记录实验数据,请在 yaml 文件中添加下面的参数。 use_swanlab:trueswanlab_run_name:test_run# 可选 在启动训练任务时,登录SwanLab账户有以下三种方式: ...
llama3-05 使用Docker部署llama3量化模型API服务 17:15 llama3-06 基于llama-factory和自定义数据集进行模型微调 22:14 llama3-07 基于 TensorRT-LLM 和 Triton 进行 llama3 模型部署 40:13 llama-2-模型推理 12:40 开源大模型高效微调流程详解|Llama-Factory零门槛微调大模型|保姆级微调教程 九天Hector 1....
3. 启动llamafactory的webui页面 启动llamafactory，并访问其API地址以查看webui页面。 初次访问时，界面可能为英文，但可以通过设置切换至中文界面。4. 选择并下载Llama3模型 在webui页面中，选择llama3模型，例如llama38bchinesechat。 获取对应的Hugging Face模型id，并自动或手动下载该模型。5. 指定训练...
启动API 服务 AI检测代码解析 python src/api_demo.py \ --model_name_or_path ./models \ --checkpoint_dir ./output 1. 2. 3. 三、关键优化技巧 显存不足时的解决方案 4-bit 量化:启用bitsandbytes库减少显存占用(需安装预编译版本) AI检测代码解析 ...