在LLaMA Factory中,template是连接模型和数据的桥梁。每个template都定义了模型处理输入和输出的方式。添加新模型的template通常涉及以下几个步骤: 选择模型:根据应用场景和需求选择合适的预训练模型。在LLaMA Factory中,你可以找到多种大型语言模型的支持,如LLaMA、BLOOM等。 配置Template:在WebUI中,你可以找到模板配置的...
model_name_or_path 和template,对应模型和聊天模板,目前主要支持: llava-1.5 和llava yi-vl 和yi_vl paligemma 和gemma qwen2_vl 和qwen2_vl finetuning_type 和lora_target,finetuning_type 可以改为 full 从而全参数微调 dataset 对应data/dataset_info.json 对应的数据集的key名字,这里以本地的 ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info llamafactory-cli eval examples/train_lora/llama3_lora_eval.yaml 官方文档中测评llama模型,template: fewshot,为什么不是llama呢 测评qwen模型template:是用fewshot,还是qwen呢,从测
--finetuning_type lora \ --template llama3 \ --flash_attn auto \ --dataset_dir data \ --dataset huanhuan \ --cutoff_len 1024 \ --learning_rate 5e-05 \ --num_train_epochs3.0 \ --max_samples 100000 \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_...
template: llama3 这样就可以通过如下命令启动,其效果跟上面是一样的,但是更方便管理 llamafactory-cli webchat examples/inference/llama3.yaml 效果如图,可通过 http://localhost:7860/ 进行访问 注意:这里的localhost:7860 指的是程序启动机器自身的7860端口,云上的用户可能无法通过本地的笔记本电脑直接访问,需要找...
To add the following chat template: ``` [HUMAN]: user prompt here [AI]: model response here [HUMAN]: user prompt here [AI]: model response here ``` The corresponding code should be: ``` _register_template( name="custom", format_user=StringFormatter(slots=["[HU...
Note 默认模块应作为 --lora_target 参数的默认值，可使用 --lora_target all 参数指定全部模块。 对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。项目所支持模型的完整列表请参阅 constants.py。Note 请使用 -...
--template llama3 构建自定义数据集(指令微调) 自带的identity.json数据集 cdLLaMA-Factory# 其中的NAME 和 AUTHOR ,替换成我们需要的内容sed -i's/{{name}}/PonyBot/g'data/identity.json sed -i's/{{author}}/LLaMA Factory/g'data/identity.json ...
设置自定义Path文件夹 创建E:\mypath文件夹,将其添加进用户环境变量Path中,之后会用 CMake 下载CMake 的 Windows x64 ZIP 对应文件:Download CMake解压到E:\environment\cmake将E:\environment\cmake\bin添加到用户环境变量Path中 C++编译 下载Community 版Visual Studio:Visual Studio 2022 IDE运行后选择桌面c++...
[!NOTE] 对于所有“基座”(Base)模型,template参数可以是default,alpaca,vicuna等任意值。但“对话”(Instruct/Chat)模型请务必使用对应的模板。 请务必在训练和推理时采用完全一致的模板。 项目所支持模型的完整列表请参阅constants.py。 您也可以在template.py中添加自己的对话模板。