通过上述命令启动成功后访问指定端口 但是在autodl中,会出现以下情况: 原因为: AutoDL 不支持创建 share 链接,需要映射端口到 6006 并且在控制台开启外部访问 解决办法: 1.修改LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件中的run_web_ui函数为share=True 2.运行llamafactory-cli webui命令,在运行lamafac...
- 使用`llamafactory-cli webui`命令启动WebUI界面,便于后续操作。默认端口为7860。 ### 数据准备 1. **支持格式**:LLaMA-Factory支持Alpaca和ShareGPT两种格式的数据。 2. **数据内容**:按照指定格式准备数据,包括指令监督微调数据集和多种预训练数据集。 3. **数据配置**:将数据文件放到项目的`data`目录...
#如果没有-v指定,默认存储在/var/lib/docker/volumes/{容器ID}中,如果-v指定,则存储在指定目录中EXPOSE7860#默认指定监听的端口CMD["llamafactory-cli","webui"]#镜像模型启动模型为webui,我觉得也可以改为train、chat、expose、api,还没试。 3.4 docker-compose.yml适配国内网络环境 代码语言:javascript 复制 ...
注意:目前webui版本只支持单机单卡和单机多卡,如果是多机多卡请使用命令行版本 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0llamafactory-cliwebui 如果要开启 gradio的share功能,或者修改端口号 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0GRADIO_SHARE=1GRADIO_SERVER_PORT=7860llamafactory-cliwebui 如图所示,上述的多个不同的大功能模块都通过不同的tab进行...
llamafactory-cli webui 启动的应用默认占用7860端口,如果已被占用,会通过+1的方式来选择会被占用的端口,下图是笔者启动后访问的页面。 2.2 数据集准备 在准备自我认知数据集时,可以直接使用魔搭社区提供的案例来生成。具体操作如下图所示,在魔搭社区数据集栏目下输入“自我认知”,第二条结果就是我们所需要的。
llamafactory-cli webui 1. 复制 启动服务之后,进入主机对应的 ip 和端口就可以看到网页。 在Model name 下拉框中挑选模型,选中之后,再点击下述的加载模型。如果模型权重没有下载,则会进行下载,然后加载进显存中。在下方就会出现对话框就可以与模型进行对话了。
进入到LLaMA-Factory文件夹下,执行llamafactory-cli webui时,在浏览器中输入localhost:7860,出现无法访问的问题,如下图所示 原因为: AutoDL 不支持创建 share 链接,需要映射端口到 6006 并且在控制台开启外部访问 解决办法: 1.修改LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件中的run_web_ui函数为share=...
修改gradio默认端口 export GRADIO_SERVER_PORT=6006 1. 启动LLaMA-Factory llamafactory-cli webui 1. 启动如下: 七、LLaMA-Factory操作实践 1、访问UI界面 http://localhost:6006/ 通过访问Web UI,用户可以进行模型的配置、训练参数的设置以及微调过程的监控。
使用Web UI 界面进行对话 llamafactory-cli webchat cust/train_llama3_lora_sft.yaml 使用终端进行对话 llamafactory-cli chat cust/train_llama3_lora_sft.yaml 使用OpenAI API 风格进行对话 # 指定多卡和端口 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 API_PORT=8000 llamafactory-cli api cust/train_llama3_lora_sft.yaml ...
如果不方便使用webui来做交互,使用命令行来做交互,同样也是可以的。 本脚本改编自 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat \ --model_name_or_path /media/codingma/LLM/llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct...