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...
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...
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...
文件映射 由于我们使用的是docker部署的llamafactory,因此调用模型前,需要将本地的模型文件夹映射到docker镜像中,建议一并设置多个路径用以存放微调后的模型文件,命令行中输入多个映射对即可 docker run -v <本地存放目录>:<容器目录> <镜像名称> <本地存放目录>:<容器目录> <镜像名称> 然后在模型路径中填写该文...
LLAMA FACTORY框架的核心组成 下图显示了LLAMA FACTORY由三个主要模块组成：模型加载器（Model Loader）、数据工作者（Data Worker）和训练器（Trainer）。1. 模型加载器：支持100+语言模型的准备工作 LLAMA FACTORY框架的模型加载器是其核心组件之一，负责准备和加载超过100种不同的语言模型。这一模块通过建立模型注册表...
LlamaFactory参数高级设置 量化等级 量化等级有8位量化（ INT8）和4位量化（ INT4 ），QLoRA 它允许在使用低位量化（如4位）的同时，通过 LoRA 方法进行高效的微调。量化方法 bitsandbytes 与 hqq：Bitsandbytes：内存效率高，可以显著减少 GPU 内存使用 Hqq: 提供更多的量化选项和更细粒度的控制,使用可能稍微...
# 进入LLamaFactory目录 cd LLaMA-Factory # 安装依赖 pip install -e ".[torch,metrics]" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 复制 1.3 启动LLamaFactory llamafactory-cli webui 1. 复制 运行结果: 1.4 端口映射 因为LLamaFactory的默认访问端口为7860,所以我们需要进行端口映射才可以访问。
安装完成后,可以通过llamafactory-cli env命令查看LLama-Factory的版本信息,并启动可视化Web页面进行参数配置和模型管理。 二、数据准备与模型训练 在训练模型之前,需要准备好相应的训练数据。LLama-Factory支持多种数据格式,但本地数据需要转换成LLama-Factory接受的对话格式,即包含“prompt/input/output”字段的JSON文件。
LLaMA - Factory 操作体验高效便捷,极大降低技术门槛,哪怕是技术小白也能轻松上手。它支持众多主流大模型,提供丰富的预训练模型选择。同时,支持多种训练算法与精度设定,拥有出色的大模型分析功能,方便直观测试微调成效,且能一键输出微调后的大模型,实用又省心 。开源地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory ...
LLamaFactory作为一个强大的工具,为模型微调提供了便捷的途径。本文将深入剖析LLamaFactory模型训练的全过程,为读者提供一份详尽的实战指南。 一、数据准备 数据是模型训练的基础。在使用LLamaFactory进行模型微调之前,首先需要准备符合要求的数据集。数据集应包含prompt、input和output三个字段,以对话的形式组织。这种格式...