国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

參考:https://github.com/huggingface/peft
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例,深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工智能

1、LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2

類似工具還有流螢,注意是做中文微調(diào)訓(xùn)練這塊;來訓(xùn)練微調(diào)的chatglm2需要完整最新文件,不能是量化后的模型;另外測試下來顯卡資源要大于20來G才能順利,這邊T4單卡訓(xùn)練中間顯存不足,需要開啟4bit量化才行
LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例,深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工智能

1)下載github代碼
2)運(yùn)行web界面

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py

LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例,深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工智能
3)chatglm2代碼下載最新的:https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main
4)配置好參數(shù)即可點(diǎn)擊開始訓(xùn)練
LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例,深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工智能
顯卡使用:<文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-755242.html

到了這里,關(guān)于LLaMA-Factory可視化界面微調(diào)chatglm2;LoRA訓(xùn)練微調(diào)模型 簡單案例的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符,請點(diǎn)擊違法舉報進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實(shí),立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

相關(guān)文章

  • 小白也能微調(diào)大模型:LLaMA-Factory使用心得

    小白也能微調(diào)大模型:LLaMA-Factory使用心得

    大模型火了之后,相信不少人都在嘗試將預(yù)訓(xùn)練大模型應(yīng)用到自己的場景上,希望得到一個垂類專家,而不是通用大模型。 目前的思路,一是RAG(retrieval augmented generation),在模型的輸入prompt中加入盡可能多的“目標(biāo)領(lǐng)域”的相關(guān)知識,引導(dǎo)模型在生成時盡量靠攏目標(biāo)領(lǐng)域,運(yùn)

    2024年04月13日
    瀏覽(32)
  • Python - 深度學(xué)習(xí)系列30 - 使用LLaMA-Factory微調(diào)模型

    Python - 深度學(xué)習(xí)系列30 - 使用LLaMA-Factory微調(diào)模型

    最實(shí)用的一種利用大語言模型的方式是進(jìn)行微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練模型與我們的使用場景一定會存在一些差異,而我們又不可能重頭訓(xùn)練。 微調(diào)的原理并不復(fù)雜,載入模型,灌新的數(shù)據(jù),然后運(yùn)行再訓(xùn)練,保留checkpoints。但是不同項(xiàng)目的代碼真的不太一樣,每一個都要單獨(dú)去看的話比

    2024年04月12日
    瀏覽(25)
  • 安裝LLaMA-Factory微調(diào)chatglm3,修改自我認(rèn)知

    安裝LLaMA-Factory微調(diào)chatglm3,修改自我認(rèn)知

    安裝git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 之后運(yùn)行 單卡訓(xùn)練, CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py,按如下配置 demo_tran.sh ? export_model.sh ? cli_demo.sh 注意合并模型的時候,最后復(fù)制

    2024年02月04日
    瀏覽(28)
  • LLaMA-Factory微調(diào)(sft)ChatGLM3-6B保姆教程

    LLaMA-Factory微調(diào)(sft)ChatGLM3-6B保姆教程

    下載LLaMA-Factory 下載ChatGLM3-6B 下載ChatGLM3 windows下載CUDA ToolKit 12.1 (本人是在windows進(jìn)行訓(xùn)練的,顯卡GTX 1660 Ti) CUDA安裝完畢后,通過指令 nvidia-smi 查看 1、選擇下載目錄:E:llm-trainLLaMA-Factory,并打開 2、創(chuàng)建新的python環(huán)境,這里使用conda創(chuàng)建一個python空環(huán)境,選擇python3.10 參考

    2024年04月13日
    瀏覽(33)
  • 快速上手!LLaMa-Factory最新微調(diào)實(shí)踐,輕松實(shí)現(xiàn)專屬大模型

    快速上手!LLaMa-Factory最新微調(diào)實(shí)踐,輕松實(shí)現(xiàn)專屬大模型

    Yuan2.0(https://huggingface.co/IEITYuan)是浪潮信息發(fā)布的新一代基礎(chǔ)語言大模型,該模型擁有優(yōu)異的數(shù)學(xué)、代碼能力。自發(fā)布以來,Yuan2.0已經(jīng)受到了業(yè)界廣泛的關(guān)注。當(dāng)前Yuan2.0已經(jīng)開源參數(shù)量分別是102B、51B和2B的3個基礎(chǔ)模型,以供研發(fā)人員做進(jìn)一步的開發(fā)。 LLM(大語言模型)微

    2024年01月20日
    瀏覽(24)
  • llama-factory SFT 系列教程 (四),lora sft 微調(diào)后,使用vllm加速推理

    llama-factory SFT 系列教程 (四),lora sft 微調(diào)后,使用vllm加速推理

    llama-factory SFT系列教程 (一),大模型 API 部署與使用 llama-factory SFT系列教程 (二),大模型在自定義數(shù)據(jù)集 lora 訓(xùn)練與部署 llama-factory SFT系列教程 (三),chatglm3-6B 命名實(shí)體識別實(shí)戰(zhàn) llama-factory SFT 系列教程 (四),lora sft 微調(diào)后,使用vllm加速推理 llama-factory 提供了 vllm API 部署,但筆

    2024年04月27日
    瀏覽(20)
  • LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3 微調(diào)Qwen14B-chat

    LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3 微調(diào)Qwen14B-chat

    環(huán)境安裝 推薦使用docker,Ubuntu20.04 https://www.modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85 下載模型 在modelscope主頁,找到模型 https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary 可以使用如下腳本 微調(diào) 使用LLaMA-Factory, 下載下面?zhèn)}庫的代碼, https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 在代碼目錄,

    2024年04月15日
    瀏覽(24)
  • 【本地大模型部署與微調(diào)】ChatGLM3-6b、m3e、one-api、Fastgpt、LLaMA-Factory

    【本地大模型部署與微調(diào)】ChatGLM3-6b、m3e、one-api、Fastgpt、LLaMA-Factory

    本文檔詳細(xì)介紹了使用ChatGLM3-6b大模型、m3e向量模型、one-api接口管理以及Fastgpt的知識庫,成功的在本地搭建了一個大模型。此外,還利用LLaMA-Factory進(jìn)行了大模型的微調(diào)。 1.ChatGLM3-6b 2.m3e 3.One-API 4.Fastgpt 5.LLaMA-Factory 1.1創(chuàng)建騰訊云服務(wù)器 注意: ChatGLM3-6b的大模型40多個G,購買騰訊

    2024年03月22日
    瀏覽(33)
  • LLaMA-Factory使用V100微調(diào)ChatGLM2報錯 RuntimeError: “addmm_impl_cpu_“ not implemented for ‘Half‘

    微調(diào)命令 已經(jīng)從huggingface下載完整的模型并配置正確路徑,也對自定義數(shù)據(jù)集仿照alpaca_gpt4_data_zh.json在dataset_info.json中寫入相關(guān)配置。但運(yùn)行如上命令還是有報錯如下: 命令運(yùn)行過程中,看上去已經(jīng)成功加載模型了,應(yīng)該是訓(xùn)練第1個epoch時的報錯。我 --fp16 加到上面的命令中

    2024年02月04日
    瀏覽(27)
  • LLaMA-Factory參數(shù)的解答

    LLaMA-Factory參數(shù)的解答

    打開LLaMA-Factory的web頁面會有一堆參數(shù) ,但不知道怎么選,選哪個,這個文章詳細(xì)解讀一下,每個參數(shù)到底是什么含義 這是個人寫的參數(shù)解讀,我并非該領(lǐng)域的人如果那個大佬看到有參數(shù)不對請反饋一下,或者有補(bǔ)充的也可以!謝謝(后續(xù)該文章可能會持續(xù)更新) LLaMA-Facto

    2024年04月11日
    瀏覽(22)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包