官网:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory LLaMA-Facory是一个开源的低代码大模型训练框架,专为大型语言模型(LLMs)的微调而设计。它提供了高效且低成本的微调解决方案,支持对100多个模型进行微调,简化了模型微调的过程。 安装LLaMA-Factory git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA...
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。...
3.与微调之后的模型对话 三、微调后的模型导出 1.模型导出 选择微调后模型对应的检查点路径文件,设置最大分块的大小,建议2-5GB,选择导出设备的类型并对导出目录进行指定。 2.调用导出后的模型 在LLaMA-Factory的webui页面中选择chat标签,模型路径输入导出后模型的绝对路径,从而加载模型机械能对话 模型成功加载后,即...
对于有微调大模型需求,却对大模型微调完全是一个门外汉的用户来说,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速的训练出自己需要的模型。 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L...
一条命令微调。Lora微调只需要16G显存,2min即可跑完 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train config/llava_lora_sft.yaml 网页聊天测试 一条命令部署。LLaVA-7B只需要16G显存。注意如果是其他模型需要更换为训练中使用的template CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat \ ...
LLaMA-Factory是一个由国内北航开源的低代码大模型训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的微调而精心打造。其核心优势和特点包括：高效且经济：该框架能高效且低成本地支持对100多个模型的微调，从而极大地简化了模型微调的流程。用户友好：提供了直观易用的用户界面，让用户无需编写复杂代码即可轻松地定制和微调LLMs。...
指令增量微调是LLaMA-Factory的核心功能之一。以下是进行指令增量微调的步骤: 启动Web UI:通过命令行启动LLaMA-Factory的Web UI界面。在浏览器中访问默认端口,即可看到操作界面。 选择模型和数据集:在Web UI界面上,选择你要微调的模型和数据集。LLaMA-Factory支持多种微调方法,包括LoRA、全参数微调等。 配置参数:根据...
本文将深入探讨LlamaFactory在微调大模型时涉及的各项关键参数,以及这些参数如何影响模型的训练效果和效率,同时还会结合千帆大模型开发与服务平台的功能进行说明。 一、基础设置参数 1. 模型选择 LlamaFactory支持从Hugging Face下载多种预训练模型,用户可以根据任务需求选择合适的模型。这一步是微调的基础,模型的选择将...
【大模型微调教程】大佬手把手带你用LLaMA-Factory工具微调Qwen大模型!有手就行,零代码微调任意大语言模型共计2条视频,包括:LLaMA-Factory简介、实际操作等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
30分钟教你使用Llama Factory实现中文llama3微调, 视频播放量 1093、弹幕量 105、点赞数 35、投硬币枚数 26、收藏人数 72、转发人数 15, 视频作者 大模型官方知识库, 作者简介 ,相关视频:【AI大模型实战】2小时彻底掌握提示词工程(Prompt Engineering)深入浅出,草履虫