LLaMA-Factory ——一个高效、易用的大模型训练与微调平台。它支持多种预训练模型,并且提供了丰富的训练算法,包括增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练等。
LLaMA-Factory的优势在于其简单易用的界面和强大的功能。用户可以在不编写任何代码的情况下,在本地完成上百种预训练模型的微调。
它支持多种运算精度,包括16bit全参数微调、冻结微调、LoRA微调,以及基于AQLM/AWQ/GPTQ等技术的QLoRA微调。
LLaMA-Factory还提供了多种优化算法,以及加速算子。这些工具和算法的结合,使得LLaMA-Factory成为一个功能全面、性能优异的微调平台。
此外,LLaMA-Factory还提供了实验面板,如LlamaBoard、TensorBoard等,帮助用户更好地监控和分析模型训练过程。
通过LLaMA-Factory,用户可以实现大模型的微调,以适应特定任务或领域,提高模型在特定场景下的表现和效果。它的易用性和高效性,使得即使是没有深厚机器学习背景的用户也能够轻松上手,进行大模型的微调工作。
想要掌握如何将大模型的力量发挥到极致吗?叶老师带您深入了解 Llama Factory —— 一款革命性的大模型微调工具。实战专家1小时讲解让您轻松上手,学习如何使用 Llama Factory 微调模型。
评论留言“参加”或扫描微信备注“参加”,即可参加线上直播分享,叶老师亲自指导,互动沟通,全面掌握Llama Factory。关注享粉丝福利,限时免费录播讲解。
Llama Factory 微调模型实战分享内容
1、项目介绍
LLaMA Factory是一个用于大型语言模型(LLM)训练与微调的平台。
支持多种模型,如LLaMA、LLaVA、Mistral等。
提供多种训练算法,包括增量预训练、指令监督微调等。
支持多种运算精度和优化算法。
2、特性概览
模型种类:支持上百种预训练模型。
训练算法:包括增量预训练、多模态指令监督微调等。
运算精度:支持16比特全参数微调、冻结微调、LoRA微调等。
优化算法:包括GaLore、BAdam、DoRA等。
加速算子:如FlashAttention-2。
推理引擎:支持Transformers和vLLM。
实验面板:LlamaBoard等。
3、安装与配置
环境准备:包括硬件环境校验、CUDA和Pytorch环境安装。
安装步骤:通过git克隆仓库,使用pip安装。
模型下载:提供模型下载指南和使用说明。
4、训练方法
预训练(Pre-training):在大型通用数据集上进行无监督学习。
监督微调(Supervised Fine-Tuning):使用有标签数据集进行训练。
训练配置:提供训练配置文件示例。
5、数据集准备
数据集格式:支持alpaca和sharegpt数据格式。
数据集构建:指导如何构建自定义数据集。
6、微调与推理
微调流程:详细介绍微调步骤和参数设置。
微调效果评估:介绍如何评估微调效果。
推理引擎:介绍如何使用推理引擎进行模型推理。
API Server:指导如何启动API Server并调用模型。
标签:训练,模型,微调,Factory,算法,叶梓,LLaMA From: https://blog.csdn.net/weixin_44292902/article/details/142460856叶梓老师介绍:
叶梓,工学博士,高级工程师。现某大型上市企业资深技术专家。
2005年上海交通大学计算机专业博士毕业,在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入软件行业从事信息化技术相关工作;负责或参与了多项国家级、省市级人工智能及大数据项目的建设工作。在人工智能和大数据应用等方面都有着丰富的经验。
上海交通大学计算机专业博士毕业,在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入某大型软件上市公司从事大数据、人工智能等技术相关工作,曾先后作为技术经理或总工程师,负责大型信息平台、市级信息平台的建设工作,并参与省级信息平台的建设;主持制定了包括多份信息化工程标准。在大数据应用、人工智能等方面都有着丰富的经验。