基于autodl与llama-factory微调llama3（三）

最新推荐文章于 2025-06-12 14:38:51 发布
最新推荐文章于 2025-06-12 14:38:51 发布
阅读量1.6k 收藏 40
点赞数 24
文章标签： llama
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2201_75499442/article/details/139908723
版权

本文主要侧重介绍新的prompt内容，在原来的prompt的中，我们是基于原.ann格式文件进行prompt的编写，其详情可以见该博客基于autodl与llama-factory微调llama3（二）-优快云博客

对于我们新的json格式内容，我们还需要使大模型能够提供对应的输出，因此我们采用如下重新设计好的prompt内容：

Extract the following data from the given medical abstract and output in the specified JSON format: Fixed Data: - Total participants: The total number of participants in the study. - Intervention participants: The number of participants in the intervention group. - Control participants: The number of participants in the control group. - Age: The age range or average age of participants. - Intervention age: The age range or average age of participants in the intervention group. - Control age: The age range or average age of participants in the control group. - Eligibility: The eligibili

最低0.47元/天 解锁文章
Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调
2401_84052244的博客
04-23 9593
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！
教程：利用LLaMA_Factory微调llama3:8b大模型
m0_60683691的博客
05-06 4572
在存放模型空白处右键，点击git bash here，下载llama3模型至本地由于文件较大，因此该过程比较久，保持下载窗口打开，知道出现下一命令行表示下载完成。
使用LLaMA-Factory微调Llama3大模型
T.S.Hao的博客
06-19 3884
本文详细介绍了如何在本地基于llama3中文预训练模型，使用LLaMA-Factory微调模型，实现特定领域的下游任务。
llama3 微调教程之 llama factory 的 安装部署与模型微调过程，模型量化和gguf转换。
热门推荐
失业求捞！
05-17 2万+
本文记录了从环境部署到微调模型、效果测试的全过程，以及遇到几个常见问题的解决办法，亲测可用（The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU support. NotImplementedError: Architecture ‘LlamaForCausalLM’ not supported!
用 LLama-Factory 训练和微调 LLama3，打造你的专属 AI 模型！
数智笔记
05-19 2490
微调模型涉及调整预训练或基础模型的参数，使其能够用于特定任务或数据集，从而提升其性能和准确性。这个过程包括为模型提供新的数据，并修改其权重、偏差和某些参数以最小化损失和成本。通过这样做，这个新模型可以在任何新任务或数据集上表现良好，而无需从头开始，从而节省时间和资源。通常，当一个新的大型语言模型（LLM）创建时，它会在一个大型文本数据语料库上进行训练，其中可能包含潜在有害或不良内容。在预训练或初始训练阶段之后，模型会被微调加入安全措施，确保其避免生成有害或不良的响应。然而，这种方法并非完美无缺。
新手教程之使用LLaMa-Factory微调LLaMa3
David_house的博客
06-04 1万+
如果你尝试过微调大模型，你就会知道，大模型的环境配置是非常繁琐的，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至需要接入一些框架。 但是大模型微调的方法又是非常类似的，那有没有一种工具可以统一这些操作，让大模型微调变成一个简单易上手的事情，LLaMa-Factory就是为了解决这个问题应运而生
基于autodl与llama-factory微调llama3（一）
2201_75499442的博客
06-23 894
基于本地数据集微调llama3
基于autodl与llama-factory微调llama3（二）
2201_75499442的博客
06-23 448
我们发现基于PICO训练出来的模型与我们想要的输出存在一定的误差，且数据的具体内容是我们不可预知的，同时还没有想好如何进行后端的具体处理。代码的总体目的是为了将 BRAT 格式的注释文件转换成一个机器学习任务格式的 JSON 数据集，方便后续的数据处理和模型训练。后续优化我们会更集中于对prompt的优化，同时会考虑数据集的构造是否可以改善，我们认为有很多需要改进的地方与思考的地方。函数负责解析注释文件。将文本和注释组合成指定格式的数据，并添加到数据集中。函数负责读取指定路径的文件内容，并返回文本内容。
基于autodl与llama-factory微调llama3（四）
2201_75499442的博客
06-24 893
变量数据字段采用数组形式，数组中的每一项都是从文章中找到的，其中包含结果(结果)的描述和该结果的值，使得数组包含多个结果条目及其相关值。重要的是要注意，在variable_data数组中的项中，结果作为主键，下面必须是与结果相对应的参数。同时，如果variable_data条目中的结果不对应任何iv或cv类型参数，则认为该结果无效，由于缺乏数据，不应出现在variable_data中。通过整体观察，结果的对应关系较好，且能够准确识别数据值等内容，因此该模型的整体效果将作为我们预期的合并权重的模型。
基于autodl与llama-factory部署llama3-8B开源大模型
2201_75499442的博客
06-23 1217
部署llama3过程
在autodl平台使用llama-factory微调Qwen1.5-7B
yidao0618的博客
05-01 4392
​ “output”: “尽管我们相聚的时光有限，但是相聚的意义在于创造美好的回忆和珍贵的关系。相聚让我们感受到彼此的关怀、支持和友情。最重要的是，相聚能够带给我们真实的人际交往和情感交流，让我们感受到生活的丰富和美好。“output”: “尽管我们相聚的时光有限，但是相聚的意义在于创造美好的回忆和珍贵的关系。最重要的是，相聚能够带给我们真实的人际交往和情感交流，让我们感受到生活的丰富和美好。​ “input”: “天下没有不散的筵席，那么我们相聚的意义又是什么”,
Llama 3 模型微调的步骤
keyboard专栏
06-28 1486
LlaMa-Factory中已经为我们提供了非常完整的模型合并方法，同样，我们只需要编写脚本文件来执行合并操作即可，即llama3_merge_model.sh。同样，该脚本文件也可以按照此前single_lora_llama3.sh脚本相类似的操作，就是将课件中提供的脚本直接上传到Jupyter主目录下，再复制到LlaMa-Factory主目录下进行运行。建议在执行项目的依赖安装之前升级 pip 的版本，如果使用的是旧版本的 pip，可能无法安装一些最新的包，或者可能无法正确解析依赖关系。
10 分钟，教你如何用 LLama-Factory 训练和微调 LLama3 模型
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
05-21 9999
在本文中，我们将了解如何使用 LLama Index 对 LLama3 进行微调。更重要的是，你只需要通过非常简单的步骤和几行代码，就能实现这一点。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
06-25 2634
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
LLaMA-Factory微调（sft）ChatGLM3-6B保姆教程
alterhz的博客
04-01 1万+
LLaMA-Factory训练ChatGLM3-6B全流程步骤
从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调
03-15 8900
LLaMA-Factory是开源的大模型微调框架，在模型微调方式、参数配置、数据集设置、模型保存、模型合并、模型测试以及模型试用上，提供了非常完备的开发接口。
Llama3微调教程：超简单，人人都可以打造属于自己的GPT！
shadowcz007的博客
04-27 1436
随着Llama 3的发布，国内各路英雄豪杰纷纷开启了炼丹之旅。Llama-3 8b在惊人的15万亿令牌上训练，而Llama-2仅为2万亿。毋庸置疑，Llama 3目前是开源大模型中能力最强的！其跑分成绩已经赶上了GPT-4。然而，Llama的优势不仅限于此。作为开源大模型，每个人都可以对其进行定制，这意味着相比GPT，它具有更强的定制性和安全性。Llama可应用于针对B端企业的自然语言处理、机器翻...
【实战教程】手把手教你微调热门大模型 Llama 3
2401_85375186的博客
08-15 2199
Llama 3 近期重磅发布，发布了 8B 和 70B 参数量的模型，我们对 Llama 3 进行了微调！！！今天手把手教大家使用 XTuner 微调 Llama 3 模型。
技术专栏｜LLaMA家族——模型架构
最新发布
winnieg的博客
06-12 365
可以有效地保持位置信息的相对关系，即相邻位置的编码之间有一定的相似性，而远离位置的编码之间有一定的差异性。这是固定位置编码方式（如正弦位置编码、固定相对位置编码等）难以实现的，因为它们只能表示预训练长度内的位置，而不能表示超过预训练长度的位置。在神经网络中，特征经过线性组合后，还要经过激活函数，如果某个特征数量级过大，在经过激活函数时，就会提前进入它的饱和区间（例如。的深度不是固定的，不同的时间步需要保存不同的统计特征，可能存在一个特殊序列比其他序列长很多的情况，这样在训练时计算很麻烦。
autodl llama-factory部署微调
04-01
### 如何在AutoDL平台上部署和微调Llama-Factory模型 #### 环境准备 为了成功完成Llama-Factory模型的部署与微调工作，首先需要搭建合适的运行环境。这一步骤通常涉及安装必要的依赖库以及配置硬件资源。例如，在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值