使用Llama Factory微调大模型的重要参数

人工智能培训咨询叶梓 2024-11-02 21:52:20

课时名称	课时知识点
使用Llama Factory微调大模型的重要参数	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和Unsloth。推理引擎：支持Transformers和vLLM。实验面板：LlamaBoard等。

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人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2024-11-08

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"llama-factory"是一个数据微调的工具或平台，主要与LoRa（Long Range）技术相关，这是一项低功耗广域网通信技术，常用于物联网(IoT)应用。在给定的文件列表中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. **dataset_info.json**：这是一个JSON格式的文件，通常用于存储数据集的相关元信息。这可能包括数据集的描述、大小、样本数量、特征列表、类别信息等。在微调过程中，理解数据集的内容和结构至关重要，因为这将影响模型的训练和性能。 2. **Client.py**：这个文件可能是Python脚本，提供了与"llama-factory"交互的客户端接口。它可能包含了数据加载、模型配置、训练循环、模型评估等功能。通过这个客户端，用户可以方便地定制和运行自己的数据微调任务，尤其是针对LoRa信号处理或数据分析的场景。 3. **checkpoint-2000**：这是一个检查点文件，通常在深度学习模型训练过程中保存。当模型达到特定迭代次数（这里是2000次）时，它的参数会被保存下来，以便后续恢复训练或者进行模型验证。这对于防止训练过程中的中断，以及避免从头

LLaMa-Factory微调Qwen大模型的源码对应的博客说明：https://blog.csdn.net/quickrubber/article/details/147766715

基于中文金融知识的LLaMA系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

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