任务描述：使用XTuner微调InternLM2-Chat-7B实现自己的小助手认知该任务分为数据集处理、微调训练、合并部署三个环节。数据处理：主要是将目标json文件中的字段替换为和自己用户名相关的字段，这里我们将“尖米”替换为“科研狗1031”：微调训练：采用教程中的XTuner框架，在InternStudi

什么是Xtuner？一种高效的微调框架，适合多种生态和硬件功能。集成了多种任务类型，支持很多开源生态。大模型的两种微调范式：1、增量预训练：通过文章、书籍、代码等，让基座模型学到一些新的知识，如某个垂类领域的常识2、指令跟随微调：通过高质量的对话、问答数据，让模型学会对话模版，

文章目录1学习内容及任务2环境配置和数据准备2.1创建虚拟环境2.2安装XTuner2.3验证安装XTuner3修改提供的数据3.1创建文件夹存放微调数据3.2创建修改脚本3.3执行脚本并查看数据4训练启动4.1复制模型4.2修改Config4.3启动微调4.4权重转换4.5模型合并5

XTuner微调实践微调文章目录XTuner微调实践微调前言一、环境配置与数据准备修改提供的数据训练启动模型WebUI对话前言针对业务场景（如特殊自我认知的机器人）的微调能力一个属于自己的语言聊天机器人一、环境配置与数据准备本节中，我们将演示如何安装XTuner。

微调前用internlm2-chat-1_8b模型，通过QLoRA的方式来微调一个自己的小助手认知作为案例来进行演示

task：使用Xtuner微调InternLM2-Chat-1.8B实现自己的小助手认知。1安装环境!pipinstalltransformers==4.39.3!pipinstallstreamlit==1.36.02安装xtunergitclonehttps://gitclone.com/github.com/InternLM/XTuner./XTunercdXTunerpipinstall-e'.[deepspeed]'-ihttp

基础任务使用XTuner微调InternLM2-Chat-1.8B实现自己的小助手认知记录复现过程并截图。一、环境准备mkdir-p/root/InternLM/Tutorialgitclone-bcamp3https://github.com/InternLM/Tutorial/root/InternLM/Tutorial#创建虚拟环境condacreate-nxtuner012

基础岛第5关XTuner微调个人小助手认知目的：用internlm2-chat-1_8b模型，通过QLoRA的方式来微调一个自己的小助手1.微调前的模型对话进行端口映射，XXXXX是自己开发机的端口ssh-CNg-L8501:127.0.0.1:[email protected]激活环境，运行Stream

Llama3近期重磅发布，发布了8B和70B参数量的模型，我们对Llama3进行了微调！！！今天手把手教大家使用XTuner微调Llama3模型。Llama3概览首先我们来回顾一下Llama3亮点概览～首次出现8B模型，且8B模型与70B模型全系列使用GQA(GroupQueryAttention)。最

基础任务：使用XTuner微调InternLM2-Chat-1.8B实现自己的小助手认知，如下图所示（图中的伍鲜同志需替换成自己的昵称），记录复现过程并截图。1微调前置基础本节主要重点是带领大家实现个人小助手微调，如果想了解微调相关的基本概念，可以访问XTuner微调前置基础。2准备工作环境

InternLM2实战营第二期第四节课《XTuner微调LLM:1.8B、多模态、Agent》官网地址：书生·浦语官网课程录播视频链接地址：XTuner微调LLM:1.8B、多模态、Agent_bilibiliXtuner地址：Xtunertips：建议这节课大家仔细听，可以让你快速了解大模型预训练的一些概念和模型内部实际

读前感：第四节课也进行了简单的微调，但最终微调出来个傻子，这次再试试，看看如何进行改善。实际的应用场景中使用微调的应该不会特别多，毕竟开源大模型并不是小公司可以玩得起的。对于小公司，真正的微调有哪些场景呢？欢迎大家讨论。读后感：本节课是整个训练营的最后一份笔记。希望

怎么说呢，祝大家炼丹愉快吧~

1、XTuner安装#如果你是在InternStudio平台，则从本地clone一个已有pytorch2.0.1的环境：/root/share/install_conda_env_internlm_base.shxtuner0.1.9#如果你是在其他平台：condacreate--namextuner0.1.9python=3.10-y#激活环境condaactivatextuner0.1.9#进入家目

微调原理想象一下，你有一个超大的玩具，现在你想改造这个超大的玩具。但是，对整个玩具进行全面的改动会非常昂贵。※因此，你找到了一种叫 LoRA 的方法：只对玩具中的某些零件进行改动，而不是对整个玩具进行全面改动。※而 QLoRA 是LoRA的一种改进：如果你手里只有一把生锈的螺丝刀，也

Smiling&Weeping----有趣是片难寻的土，灵魂是朵难养的花一些关于的模型训练的小tips：1.ctrl+c中断  2.tmuxnew-s名称  3.ctrl+b+D退出（没断）        基础作业：构建数据集，使用XTuner微调InternLM-Chat-7B

微调框架XTuner以及整个微调的工作流程。以InternLM为底座模型来进行微调。 Finetune简介XTuner介绍8GB显卡玩转LLM动手实战成功连接上了开发机。