【ChatGLM3】(7):在autodl上,使用A50显卡,使用LLaMa-Factory开源项目对ChatGLM3进行训练,非常方便的,也方便可以使用多个数据集

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【ChatGLM3】(7):在autodl上,使用A50显卡,使用LLaMa-Factory开源项目对ChatGLM3进行训练,非常方便的,也方便可以使用多个数据集。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1,视频地址

https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/

大模型训练利器,使用LLaMa-Factory开源项目,对ChatGLM3进行训练,特别方便,支持多个模型,非常方方便

更多ChatGPT技术文章:

https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html

1,关于LLaMa-Factory项目

项目地址:
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory
使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py 启动 LLaMA Board。(该模式目前仅支持单卡训练)

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比,LLaMA-Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比,同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术,LLaMA-Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。

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2,安装LLaMa-Factory

先下载git 代码,然后执行安装:

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd /LLaMA-Factory
pip3 install -r requirements.txt

参考文档:
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md

然后启动项目:

python3 src/train_web.py

可以修改代码中的端口:

from llmtuner import create_ui


def main():
    demo = create_ui()
    demo.queue()
    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006, share=False, inbrowser=True)


if __name__ == "__main__":
    main()

3,启动成功

就可以看到界面了:

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选择完成就可以预览脚本了:
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然后就可以执行了。
过一会就可以看到过程图了:

可以展示进度百分百,和曲线了。确实非常方便。
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GPU使用在23G左右:
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资源消耗:

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4,总结

工具还是非常的简单,可以把机构参数进行设置下。
主要就是把参数可视化,同时把结果也可视化。
非常的方便。进度也可以看到。
支持很多模型:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-755666.html

到了这里,关于【ChatGLM3】(7):在autodl上,使用A50显卡,使用LLaMa-Factory开源项目对ChatGLM3进行训练,非常方便的,也方便可以使用多个数据集的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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