南门子:LLaMA-Factory 实战(一):采用 LoRA 方式对QWen2 做指令微调 南门子:LLaMA-Factory 实战(二):采用 LoRA 方式对QWen2 做 DPO 偏好优化 数据集 本文用到两个心理对话数据集 SoulChatCorpus 和 PsyDTCorpus,样本数量分别为 258,353 和 4,760,都是清华大学出品 数据集下载 进入用户根目录(~)输入以下命令...
使用LLaMA-Factory 微调大语言模型的主要步骤有 5 个:数据预处理、数据集注册、模型训练、参数合并,以及推理与验证。其中,在每个步骤都需要编写相应的配置文件(yaml 格式),总结如下: 数据集注册,编写文件:/data/dataset_info.json 模型训练,编写文件:examples/train_lora/train_config.yaml,执行命令:llamafactory-cli...
Qwen2-72B在十多个权威测评中获得冠军，超过美国的Llama3-70B模型 通义千问团队在技术博客中披露，Qwen2系列包含5个尺寸的预训练和指令微调模型，Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，其中Qwen2-57B-A14B为混合专家模型（MoE）。Qwen2所有尺寸模型都使用了GQA（分组查询注意力）...
通过PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型,快速搭建文旅领域知识问答机器人,期待看到您与AI导游的创意对话! 实验教程 1. 准备环境和资源 1.1. 领取交互式建模PAI-DSW免费试用权益,并准备PAI工作空间 新用户可领取交互式建模PAI-DSW产品免费试用资源包 对于交互式建模 PAI-DSW 的新用户,阿里云提供 A10 / V100等...
1、在Notebook Gallery页面,单击进入“LLaMA Factory多模态微调实践:微调Qwen2-VL构建文旅大模型”教程。 2、在详情页面,您可查看到预置的LLaMA Factory多模态微调实践:微调Qwen2-VL构建文旅大模型教程,单击右上角的在DSW中打开。 3、在请选择对应实例对话框中,单击新建DSW实例。
LLaMA Factory是一个旨在普及LLMs微调的框架,涵盖了当下主流的大模型百川、千问、LLaMA等等。其核心优势在于其灵活性与易用性。它不仅囊括了当前主流的训练技术,如生成式预训练、监督式微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF),以及直接偏好优化(DPO),还通过一个用户友好的界面,大幅降低了操作复杂度。无论是通过...
之前陆续写了Qwen1.5、Qwen2.0、GLM-4等国产开源大模型的原理、训练及推理相关的文章,每一篇都拿到了热榜第一,但其中训练部分均基于Llama-factory框架,对于工程师而言,最喜欢的就是刨根问底,使用中间层的训练框架,还是少一些“安全感”。今天我们抛开中间框架,深入底层,一步一步带大家微调一个大模型。
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。 2、配置模型本地路径 在UI界面中,用户可以根据自己的需求选择模型来源,无论是直接使用Hugging Face模型库中的...
5、开始训练 一旦确认配置无误,用户可以启动训练过程。LLaMA-Factory将根据用户的配置进行模型的微调。点击“开始”按钮,开始训练 训练完成结果如下: 训练完成后,会在本地输出微调后的相关权重文件,Lora权重文件输出如下: 6、模型加载推理 在高级设置中有一个“Chat”页签,可用于模型推理对话 ...