LLaMA-Factory可视化界面微调chatglm2；LoRA训练微调模型简单案例

9月前作者：loong_XL 分类：Toy博客阅读(52) 违法举报

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参考：https://github.com/huggingface/peft
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
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1、LLaMA-Factory可视化界面微调chatglm2

类似工具还有流萤，注意是做中文微调训练这块；来训练微调的chatglm2需要完整最新文件，不能是量化后的模型；另外测试下来显卡资源要大于20来G才能顺利，这边T4单卡训练中间显存不足，需要开启4bit量化才行
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1）下载github代码
2）运行web界面

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py

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3）chatglm2代码下载最新的：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b/tree/main
4）配置好参数即可点击开始训练

显卡使用：<文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-755242.html

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安装LLaMA-Factory微调chatglm3，修改自我认知

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感谢https://github.com/tsingcoo/LLaMA-Efficient-Tuning/commit/f3a532f56b4aa7d4200f24d93fade4b2c9042736和https://github.com/huggingface/peft/issues/432的帮助。 1. 修改src/llmtuner/hparams/finetuning_args.py代码在FinetuningArguments中修改finetuning_type，添加target_r和init_r 修改__post_init__函数 2. 修改src/llmtuner/tuner/core/adapter

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