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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-861020.html
本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。
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大模型火了之后，相信不少人都在尝试将预训练大模型应用到自己的场景上，希望得到一个垂类专家，而不是通用大模型。 目前的思路，一是RAG(retrieval augmented generation)，在模型的输入prompt中加入尽可能多的“目标领域”的相关知识，引导模型在生成时尽量靠拢目标领域，运
最实用的一种利用大语言模型的方式是进行微调。预训练模型与我们的使用场景一定会存在一些差异，而我们又不可能重头训练。 微调的原理并不复杂，载入模型，灌新的数据，然后运行再训练，保留checkpoints。但是不同项目的代码真的不太一样，每一个都要单独去看的话比
Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。 LLM（大语言模型）微
参考：https://github.com/huggingface/peft https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 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
本文所有操作均在linux系统下完成 参考github的安装命令 参考github，使用以下命令启动LLaMA Factory web页面：（web ui界面只支持单卡运行，如需多卡微调请参考github相关部分） 此外可以选择模型下载源，这里推荐国内用户使用魔搭社区下载渠道。 成功启动后会进入web操作界面：
下载LLaMA-Factory 下载ChatGLM3-6B 下载ChatGLM3 windows下载CUDA ToolKit 12.1 （本人是在windows进行训练的，显卡GTX 1660 Ti） CUDA安装完毕后，通过指令 nvidia-smi 查看 1、选择下载目录：E:llm-trainLLaMA-Factory，并打开 2、创建新的python环境，这里使用conda创建一个python空环境，选择python3.10 参考
文章列表： llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用 llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署 llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 命名实体识别实战 模型名 模型大小 默认模块 Template Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2 BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176
llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用 llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署 llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 命名实体识别实战 llama-factory SFT 系列教程 (四)，lora sft 微调后，使用vllm加速推理 llama-factory 提供了 vllm API 部署，但笔
博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客） 博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型 博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型 LLaMA大部分是英文语料训练的，讲中文能力很弱。如果我们想微调训练自己的LLM模型，基于一个大
Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一，但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低，因此在中文的表现方便略微欠佳！ 本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座，通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调，提高Llama3的中文能力！LLaMA-Factory是一个开源的模型训
