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(全称Large Language Model Factory)是一个专为开发者设计的高效工具平台,旨在帮助用户快速对预训练大语言模型进行定制化微调与优化,满足特定任务需求。该平台整合了多种模型架构、微调算法与优化策略,显著降低模型适配的技术门槛,适用于智能客服、机器翻译等多个应用场景。 核心功能...
llamafactory-cli accelerate DeepSpeed 单机多卡 llamafactory-cli deepspeed 多机多卡 deepspeed accelerate DeepSpeed 配置文件 ZeRO-0 ZeRO-2 ZeRO-2+offload ZeRO-3 ZeRO-3+offload LLaMA-Factory支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎 DDP (DistributedDataParallel) ...
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...
一、LLaMA-Factory工具介绍与核心优势 LLaMA-Factory是基于Meta开源LLaMA系列模型打造的微调工具包,专为降低大语言模型(LLM)应用门槛设计。其核心优势体现在: 模块化设计:提供数据处理、训练配置、评估可视化等完整pipeline 多GPU支持:原生适配DeepSpeed/FSDP分布式训练框架 高效微调:集成LoRA/QLoRA等参数高效微调方法 跨模型...
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") ...
5. 浏览器中输入http://localhost:7860/后,访问llamafactory 模型训练1. 数据准备 此处复用【课程总结】day24(上):大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)中的数据。 1.1 下载数据git clone https://www.modelscope.cn/datasets/xiaofengalg/Chinese-medical-dialogue.git ...
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...
一、LLaMA-Factory核心价值与适用场景 LLaMA-Factory作为开源大语言模型微调框架,专为简化Llama系列模型的适配流程而生。其核心优势体现在三个方面: 效率提升:支持LoRA、QLoRA等参数高效微调方法,相比全参数训练可节省90%显存 多模态支持:最新版本已集成视觉-语言模型微调能力 工业级部署:提供ONNX/TensorRT导出接口,支持...
LLaMA-Factory是一个在github上开源的,专为大模型训练设计的平台。项目提供中文说明,可以参考官方文档:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 为什么要学习LLaMA-Factory? 大模型技术发展到现在,企业想要真正利用大模型做些事情,一定需要懂得大模型微调的过程。注意,这里说的是过程,而不...