基于Qwen2.5-3Bb,原理解析+模型部署+源码解读,过程可视化呈现,详细的实操演示,带你一步步了解LightRAG的原理和流程。 504 97 32:59 App 【喂饭教程】30分钟学会通义千问1.8B大模型微调,实现天气预报功能,手把手教学,秒变大神!!!草履虫都能学会!!! 692 86 33:13 App 30分钟学会微调Qwen1.8B大模型,轻松实现...
https://github.com/lyhue1991/torchkerasgithub.com/lyhue1991/torchkeras 通过借鉴FastChat对各种开源LLM模型进行数据预处理方法统一管理的方法,因此本范例适用于非常多不同的开源LLM模型,包括 Qwen-7b-Chat,Llama-13b-chat, BaiChuan2-13b-chat, Intern-7b-chat, ChatGLM2-6b-chat 以及其它许许多多FastChat...
Qwen2.5-Coder接入Cursor, 本地运行集成代码开发器LLM丨一站式搞定低代码开发全流程! 大模型入门教程 3816 76 【喂饭教程】20分钟学会微调大模型Llama3,环境配置+模型微调+模型部署+效果展示详细教程!草履虫都能学会~ 大模型微调教程 1.5万 181 2024吃透AI大模型(LLM+RAG系统+GPT-4o+OpenAI)通俗易懂,学完即...
基座模型:qwen2.5-1.5B 模型地址: Qwen/Qwen2.5-1.5Bhuggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B 微调方法:SFT全参微调;需要特别指出的是微调环节相比标准的sft微调框架(标准的sft微调框架可以参看本人之前的一篇分享 CyPaul Space:监督式微调(SFT) & 偏好对齐(DPO):From Zero To Hero51 赞同 · 2 评论文章 虽然整...
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本篇文章是基于lora对qwen的微调,但是对于每个人的机器配置以及cuda环境,可能会导致一些问题,如果遇到问题可以发在评论区,大家一起研究,同时测试数据我放到下面了,需要的自行获取。 更新:qwen1.5微调文章已经更新 五步炼丹,qwen通义千问1.5版本微调实战 1、环境准备 ...
本文主要内容是对于Qwen量化实战演练,将深入探讨两种不同的量化方法:分别是使用官方量化后的int4模型进行微调,得到模型理论上也是量化后的微调模型,另一种则是使用官方全量模型进行微调,再将微调后的模型进行自主量化。 ps:作者认为如果真实场景使用的话建议使用第一种,第二只是用于了解即可,而且自己去量化模型bug百出...
Axolotl微调Qwen2-7b开源大模型!AutoGen+Marker自动生成数据集!AutoGen Studio+GPT4评估Qwen2文章能力AI超元域 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多3896 2 18:34 App AutoGen Studio 教程 - 无代码人工智能代理生成器(100% 本地化) 2.1万 11 18:59 App Qwen2-7B-微调-训练-评估 3369 2 20:51...
批次大小和梯度累积步骤：较小的per_device_train_batch_size和gradient_accumulation_steps可能会增加训练...
一、安装环境 在开始之前，首先确保查看显卡驱动版本，确保符合Qwen推荐要求。随后，借助docker工具，方便快捷地搭建训练环境。执行以下docker命令进行拉取和运行：docker pull qwenllm/qwen:cu117 docker run -it --rm --gpus=all -v /mnt/code/LLM_Service/:/workspace qwenllm/qwen:cu117 bash 二...