Description 求助mac本用llama-factory采用GPU(MPS)微调训练 Pull Request 以下是我的参数,但只能用cpu微调训练:··· llamafactory-cli train --stage sft --do_train True --model_name_or_path /Users/brody/ai/huggingface/llms/Qwen2.5-0.5B-Instruct-root/Qwen2.5-0.5B-Instruct --preprocessing_nu...
有llama.cpp 这种项目的存在,mac 可以很轻松的推理,但微调会遇到更多的生态兼容问题。 笔者测试过 llama.cpp,最新版本已经不支持微调(旧版本可以),llama-factory 最新版本也遇到了无法绕过的 auto_gptq 强制依赖问题,最终发现基于苹果官方的 MXL 的是最方便微调的,推荐使用 MXL GitHub - ml-explore/mlx: MLX: ...
Reproduction 1,修改过Dockerfile文件,以适配mac m1上能启动成功。 version: '3.8' services: llama-factory: build: dockerfile: Dockerfile context: . container_name: llama_factory volumes: - ./hf_cache:/root/.cache/huggingface/ - ./data:/app/data - ./output:/app/output ports: - "7860:7860"...
File "/Users/xiaochuan/Documents/work_code/work_2024/llm/LLaMA-Factory/src/llmtuner/model/loader.py", line 161, in load_model_and_tokenizer model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args, is_trainable, add_valuehead) File "/Users/xiaochuan/Documents/work_code/work_2024/llm/LLaMA...
https://github.com/ollama/ollama 在Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。 第一个就是要用到的 Llama3 了,按如下命令直接运行就行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ollama run llama3:8b 效果如图: 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D 来自:帮助中心 查看更多 → Mac Mac 前提条件 已提交工单获取SDK...
llama.cpp 安装与量化(mac电脑) 1.创建并切换至虚拟环境 2.安装 llama.cpp 3.安装依赖 4.转换模型 5.创建build目录 6.生成构建文件 7.编译项目 8.运行量化命令 9.测试量化后的模型 1.创建并切换至虚拟环境 conda create -n llamacpp...
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D 来自:帮助中心 ...
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D 来自:帮助中心 ...
各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D 来自:帮助中心 ...