本地部署llama-factory

最新推荐文章于 2025-04-15 22:54:50 发布
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文章标签： llama python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/A97139012/article/details/145169013
版权

官网教程：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
1.打开git bush命令行，输入：git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git"
2.打开命令行，创建虚拟环境python -m venv llamavenv
3.激活虚拟环境，进入到scripts文件，输入activate，按下回车；
4.进入文件夹cd LLaMA-Factory，安装依赖：pip install -e ".[torch,metrics]"
5.安装 BitsAndBytes，在命令行输入pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.2.post2-py3-none-win_amd64.whl
不出意外就部署完成了
启动llama-factory：llamafactory-cli webui
打开http://localhost:7860/就可以开始下一步研究了。

A97139012
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【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践
寻道AI，探索AI无限可能！
07-29 2万+
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为研究和应用的热点。它们在自然语言处理（NLP）的各个领域，如文本生成、翻译、问答等任务中展现出了卓越的能力。Qwen2-7B模型，作为该领域的佼佼者，不仅因其庞大的参数量和强大的表示能力受到关注，更因其在微调后能够更好地适应特定任务而备受关注。本文将详细介绍如何利用LLaMA-Factory这一高效的微调框架对Qwen2-7B进行微调，以期达到提升模型在特定任务上的表现。
9、LLaMA-Factory项目微调介绍
Andy_shenzl的博客
08-28 2689
LLaMA Factory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看，该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前（2024年3月1日）支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集，同时封装出了非常高效和易用的开发者使用方法。
LLama Factory 安装部署
qq_17204557的博客
03-29 324
【代码】LLama Factory 安装部署。
本地部署 LLaMA-Factory
engchina的专栏
12-23 1787
本地部署LLaMA-Factory
12 大模型学习——LLaMA-Factory微调
weixin_54388827的博客
04-02 1896
Alpaca 格式由斯坦福大学的研究人员提出，主要用于单轮指令微调任务。针对不同任务，数据集的格式要求不同。应用场景：- 适用于单轮任务，如问答、文本生成、摘要、翻译等。- 结构简洁，任务导向清晰，适合低成本的指令微调。
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
人工智能领域博客
05-14 1万+
本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍，之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署，最后以Baichuan2-7B为例，通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA-Factory WebUI的大模型微调训练。篇幅有限，专栏内会持续更新，详细介绍大模型微调训练方法。如果觉得对你有帮助，期待您的关注，点赞、收藏或评论，您的支持是我持续码字的动力。
LLaMA-Factory部署以及微调大模型
qq_35594661的博客
03-05 3942
安装成功后，输入python能出现截图表示安装成功。
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。
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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!
LLaMA-Factory安装部署-1
qq_15821487的博客
08-22 1110
对齐训练，大模型对齐训练ppo、dpo、kto，到底是什么意思，是什么的缩写，原理是怎么样的？ 大模型对齐训练中的PPO、DPO、KTO是几种不同的优化算法，它们各自有不同的缩写含义和原理。PPO：即Proximal Policy Optimization（近端策略优化），是一种强化学习算法。PPO通过结合有监督微调（Supervised Fine-Tuning，SFT）和强化学习策略训练阶段，使用显式的逐点奖励函数来训练模型。PPO有助于对齐大型语言模型（LLM）与人类偏好，但也可能导致模型在某些NLP基
Windows 系统下本地部署 LLaMA-Factory 成功
engchina的专栏
12-24 2023
Windows 系统下本地部署 LLaMA-Factory 成功
部署LLaMA-Factory一定要用conda，不然会出错
u014448985的博客
10-21 524
部署人工智能开源模型的过程中，一定会遇到各种坑。这个系列我想针对conda做个总结，名字就叫“一定要用conda，不然会出错”。
LLaMA-Factory训练DeepSeek大模型+本地部署
墨家巨子@俏如来
03-10 3300
前面我们介绍了基于硅基流动训练私有大模型《10分钟教你微调自己的私有大模型》，该平台有三个不好的点就是可选的模型有限，训练时间需要排队等待耗时长，另外还要 给钱。今天我们换一个平台，使用：魔搭平台 + llamaFactory训练私有模型。平台会赠送服务器时长这样我们就可以不用花钱就可以训练自己的大模型了(学习使用)
部署微调框架LLaMA-Factory
m0_67876774的博客
06-24 1604
1.我们在ChatGLM3的github官方页面上能看到对LLaMA-Factory的推荐。在Notebook中执行以下代码，拉取LLaMA-Factory项目到DSW实例。运行如下命令，如果显示llamafactory-cli的版本，则表示安装成功。，在工作空间列表页面中单击默认工作空间名称，进入对应工作空间内。在页面左上方，选择DSW实例所在的地域。安装LLaMA-Factory依赖环境。1.看到如下页面就已经部署成功。，进入DSW实例开发环境。页面中，单击快速开始区域。进入DSW开发环境。
部署LLaMA Factory，及快速使用
最新发布
qq_60245590的博客
04-15 1330
LLaMA Factory 是一个围绕 Meta 的 LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型设计的工具或代码结构，主要用于简化模型的创建、管理和部署。
LLaMA Factory 微调框架的部署
OFFTime_we的博客
01-12 1343
在深度学习的浪潮中，预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐成为各领域的核心工具。然而，由于大规模模型的复杂性和计算资源需求，直接使用这些模型来解决特定任务往往效率低下。微调（Fine-tuning）技术因此成为了模型开发者们的关键手段，通过针对特定任务的数据调整模型的权重，可以大幅提升模型的效果LLaMA（Large Language Model Meta AI）作为近年来大受欢迎的开源大语言模型，因其性能优异和架构灵活被广泛应用。
LLaMaFactory的windows本地搭建教程，免费，附带安装包，亲测可以使用
ntrybw的博客
03-16 1752
这段时间都在研究LLaMaFactory的本地搭建，因为网上现在广告实在是太多了，而且也不利于真正需要的人，所以这在这里写一下搭建步骤，有需要的朋友可以参考，也可以转载，附上原文链接就行，那么现在开始。上面是效果图，那么我从现在开始从搭建。
本地部署LLaMA-Factory
日暮南城故里的博客
03-14 1710
LLaMA-Factory是一个专注于大模型训练、微调、推理和部署的开源平台。这个平台的设计目标是简化大模型的训练流程，增强模型微调能力，优化推理和部署体验，以及促进社区协作。LLaMA-Factory支持多种模型类型，包括LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi等，并提供了多种训练算法、运算精度、优化算法、加速算子和推理引擎。
【LLama-Factory】开源低代码大模型微调框架本地部署和使用保姆级教程！！！
weixin_43012017的博客
12-23 3812
LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。不想通过GitHub跳转到文档，可以通过下面的链接直接访问LLama-Factory官方文档。
LLaMA-Factory私有化部署 -- PAI-DSW
MilkLeong的博客
07-31 890
LLaMA-Factory的私有化部署与部署大模型的过程大体相同，都包括创建Python虚拟环境、下载项目文件及安装所需的依赖包，但在部署LLaMA-Factory时不需要再安装模型权重文件。LLaMA-Factory的requirements.txt文件包含了项目运行所需的所有Python包及其精确版本，可使用pip一次性安装所有依赖。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。使用下面的代码进行Pytorch的安装。
docker部署llama-factory
03-24
docker run --name llama-factory-container -d \ -v /path/to/local/data:/app/data \ -p 8000:8000 \ ghcr.io/cjwbw/llama-factory:latest ``` 上述命令解释如下： - `--name`: 设置容器名称为 `llama-factory-...
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