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...
API 服务: llamafactory-cli api 部署一个兼容 OpenAI API 格式的服务，让你的模型能被其他应用轻松调用。模型合并: llamafactory-cli export 可以将 LoRA 适配器与基础模型合并，方便整体部署。结语：开启你的高效 LLM 微调之旅 LlamaFactory 以其全面的功能、极致的易用性和对包括 DeepSeek 在内的广泛模型支持，...
但如是本地部署DeepSeek,本地部署需要支持异步调用,我使用 llamafactory 部署,发现协程加速的效果还是很显著的。 代码实战 调用官方API DeepSeek官方文档 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ python 的调用代码如下,该调用方式为同步调用速度很慢。 # Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`...
模型管理:建议使用手动下载模型的方式,并通过绝对路径指定模型位置,以便对模型进行统一管理。 API安全性:在生产环境中部署API时,请确保采取必要的安全措施,如设置访问权限、加密传输等。 七、总结 本文详细介绍了如何使用LLamaFactory进行大模型的SFT微调,并部署其API以供使用。通过本文的介绍,读者可以了解到LLamaFactory...
利用vLLM部署OpenAI API vLLM是一个高效的LLM推理库,支持OpenAI风格的API接口。以下是利用vLLM部署LLaMA-Factory模型的步骤: 1. 安装vLLM 在部署机器上安装vLLM库。可以使用pip进行安装: pip install vllm 2. 配置API服务 编写API服务脚本,例如api_demo.py: ...
API 实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发, 使用如下的方式启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 API_PORT=8000 llamafactory-cli api \ --model_name_or_path /gemini/pretrain/Qwen1.5-4B/ \ --adapter_name_or_path saves/qwen1.5-4b/lora/sft/ \ ...
- API部署允许开放接口给外部调用。 - 编写API部署脚本(如`api_demo.py`),设置模型路径、检查点路径、端口号等配置。 ## 注意事项 - 最新版本的LLaMa-Factory使用`.yaml`配置文件来进行模型训练,与之前的bash指令相比更为简洁但可能不够直观。 - 推荐的大模型基础和进阶付费课程包括《AIGC大模型理论与工业落地...
API接口部署: 将训练好的模型部署为API接口,可以方便外部调用。使用src/api_demo.py脚本进行API接口的部署。 五、实例应用与总结 以Qwen模型为例,通过LLamaFactory进行了微调训练,并在新的数据集上进行了推理验证。实验结果表明,微调后的模型在特定任务上取得了显著的性能提升。 总结而言,LLamaFactory为模型微调提供了...
LLama-Factory支持多种部署方式,包括云端部署和本地部署。用户可以根据自己的需求选择合适的部署方式,并将模型部署到实际应用场景中。 同时,LLama-Factory还提供了API接口部署功能,可以将模型接口开放给外部调用。这对于需要将模型集成到现有系统或提供模型服务的用户来说非常有用。 五、产品关联:千帆大模型开发与服务平台...
通常,Llama Factory 的部署配置文件(如 YAML 文件)可以从其官方仓库或者文档中获取。这些文件可能包括 Deployment、Service、ConfigMap、Secret 等资源定义。 以下是一个示例的 Deployment 和 Service 的 YAML 配置文件: yaml # llama-factory-deployment.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: ll...