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...
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...
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。
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,...
#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 ...
- **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**: ...
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。