在LLaMA-Factory根目录下启动webui cd LLaMA-Factory llamafactory-cli webui 访问:http://localhost:7860/ 2、配置微调参数 使用loRa进行模型微调 1)设置参数 2)设置输出并开始 完成执行后输出模型: 注:若内存不足,可减少批处理大小,从而降低内存的使用率。 3、合并模型 将base model 与训练好的 LoRA Adapter...
设置端口号:通过export GRADIO_SERVER_PORT=7860来指定Gradio WebUI的端口号。 4. 执行LLaMA-Factory的部署命令 完成上述配置后,可以开始执行部署命令。 安装依赖:首先,需要安装LLaMA-Factory及其依赖。 bash pip install -e .[torch,metrics] 启动WebUI:LLaMA-Factory提供了一个WebUI界面,方便用户进行模型训练、评...
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # `set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0` for Windows export USE_MODELSCOPE_HUB=1 # 使用魔搭社区下载渠道 python src/web.py # or python -m llmtuner.webui.interface 成功启动后会进入web操作界面: 4. 大模型 + lora 权重,部署 4.1 大模型 + lora 权重合并 由于llama-facto...
- 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...
- **新方法**:利用LLaMA-Factory工具,通过Web界面点击即可实现大模型自我认知的微调。 **二、 准备过程** 1. **下载并运行LLaMA-Factory**: -从GitHub上克隆项目并安装所需依赖。 - 启动WebUI界面,配置运行环境(可能需要调整端口)。 2. **准备自我认知数据集**: ...
#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 ...
一站式webui board的使用 API Server的启动与调用 大模型主流评测 benchmark 本教程大部分内容都可以通过LLaMA-Factory下的 README.md, data/README.md,examples文件夹下的示例脚本得到,遇到问题请先阅读项目原始相关资料。 关于全参训练,flash-attention加速, deepspeed,rlhf,多模态模型训练等更高阶feature的使用,...
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 ...
一站式webui board的使用 API Server的启动与调用 大模型主流评测 benchmark 本教程大部分内容都可以通过LLaMA-Factory下的 README.md, data/README.md,examples文件夹下的示例脚本得到,遇到问题请先阅读项目原始相关资料。 关于全参训练,flash-attention加速, deepspeed,rlhf,多模态模型训练等更高阶feature的使用,...