云端H20实战：基于LlamaFactory实现LLM高效微调

最新推荐文章于 2025-12-01 20:11:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-01 20:11:28 发布 · 446 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#llama #gpu算力

登录OneThingAI平台：OneThingAI算力云 - 热门GPU算力平台

一、创建llamafactory实例

登录OneThingAI平台，进入控制台，点击镜像中心，选择llamafactory镜像，点击创建实例

H20效果更好，当前¥7.80/时

二、配置需要微调的模型

实例进入运行中状态，点击实例右侧工具箱中的WebUI按钮，进入llamafactory页面

最低0.47元/天 解锁文章
OneThingAI
关注
企业AI创新方法论：架构师的技术架构演进路径
AI 领航者的博客
08-30 762
本文将从架构师视角，系统梳理企业AI创新的技术架构演进路径：从初始的“AI试点探索期”，到“AI能力平台化期”，再到“AI与业务生态化融合期”。每个阶段拆解核心挑战、架构设计要点、关键技术选型与决策框架，并结合3个行业实战案例，提供可落地的方法论。企业AI创新的技术架构演进，是一场“架构师主导的、从业务到技术的双向奔赴”。探索期：以“轻量敏捷”为原则，通过“数据集市+云算力+Notebook”快速验证AI场景价值，积累“数据+经验+信任”；规模化期。
数据猿人工智能2024年度总结：我们经历了波澜壮阔的这一年
数据猿
01-23 1025
大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业2024年逐渐远去，新的一年悄然而至，回顾这一年，科技界和风险投资圈的目光无疑聚焦在了人工智能。层出不穷的新产品，巨额的融资，独角兽创始人不断刷新人们的观念，如同走马灯般，你方唱罢我登场，而看客每天都在期待下一个大新闻。诚然，2024年可以说是生成式人工智能大模型领域承前启后之年，虽然未再现GPT-3和ChatGPT横空出世的震撼，但在延续前几年技术...
【大模型实战教程】LLaMA-Factory微调入门指南
2401_84205765的博客
11-25 1396
随着自然语言处理技术的飞速发展，预训练语言模型已成为推动各种NLP任务进步的关键力量。对于我们每一个普通用户或者作为个人兴趣的开发者来说，从0开始训练一个大规模语言模型无疑是一件十分困难的事。那么我们是否有机会接触到真正的大模型训练呢？答案是有的，利用当下丰富的开源的预训练大模型资源，通过LoRA微调等技术，我们可以对现有的预训练大模型进行特定方向的调整。如果你也想经过微调训练出自己的“定制款”大模型，那么这篇教程将是你的不二之选。在开始之前，我们需要准备如下内容：基础的大模型领域通识；
在CFFF云平台使用llama-factory部署及微调Qwen2.5-7B-Instruct
Android23333的博客
12-28 1078
24GB的显存基本可以满足7B模型的部署和微调，不过由于CFFF平台都是A100显卡，因此选择一张GPU创建云服务器实例（AI4S_share_queue, A100 * 1, 80G） 首先参照官方文档拉取并安装LLaMA-Factory，CFFF的DSW似乎不支持conda创建虚拟环境（可能一个实例就是一个环境？），因此直接在默认环境下安装依赖
大模型入门实战：通过 HuggingFace 调用 Llama3
python12345_的博客
01-10 2084
至此，我们成功演示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 调用 Llama 模型，并获取了模型的回答。但是如果你的需求只是简单地调用模型，而无需进行微调或复杂的部署，可以尝试使用 Ollama。它不仅操作更加便捷，还提供了开箱即用的 RESTful 接口，适合快速集成到生产环境中。下一篇，我将会讲解如何通过 Ollama 下载部署 Llama 模型并调用。
一文彻底搞懂大模型 - LLaMA-Factory
2301_79455190的博客
03-10 1365
提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对。
「源力觉醒 创作者计划」文心4.5开源竞争力：国产大模型技术路线与场景能力深度横评
热门推荐
laozhangguzhang的博客
07-12 2万+
这场国产大模型“三体之战”的本质，是技术路线与商业逻辑的分化文心4.5以多模态原生架构重新定义人机交互DeepSeek R1用工程化思维征服开发者Qwen3.0凭成本革命打开规模化应用当某车企同时部署三大模型——用文心解析售后维修影像，用DeepSeek生成产线控制代码，用Qwen3处理全球供应链文档——不再追求万能模型，而是构建能力互补的智能共同体。
51c自动驾驶~合集32
whaosoft~aiotの开发板商城
11-24 1570
与现有先进的基于3DGS的方法相比，本文的方法实现了25%的速度提升、30%的内存消耗减少，并在质量上取得了更好的表现，为3D网格重建树立了新的基准。之前的研究表明，在多任务学习框架中结合语义分割（SS）和场景语义补全（SSC）可以提升两项任务的性能，其中 SS 提供详细的语义特征，补充 SSC 捕获的几何理解，使得两个模块都能从共享的特征提取中受益。所以，越来越多的研究人员愿意转向高保真的模拟器，如：CARLA等，来生成一些数据，虽然这些合成的数据与真实世界的数据还是存在一些domain gap。
DeepSeek模型微调一体机解决方案
tipdm0301的博客
03-27 1103
DeepSeek模型微调一体机解决方案是DeepSeek软硬一体化的解决方案，通过全面的优化技术（包括硬件加速、网络互联、算法创新），实现了DeepSeek模型的微调应用。它支持教育领域的学科模型定制、企业垂直场景的知识注入以及科研领域的少量样本学习，满足了模型微调和私有化部署的需求。
【LLM开源项目】LLMs-微调框架-LLaMA-Factory微调量化部署v4.0
python12222_的博客
10-25 1400
系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alpaca为例，整个数据集是一个json对象的list，具体数据格式为"instruction": "用户指令（必填）","input": "用户输入（选填）","output": "模型回答（必填）","system": "系统提示词（选填）",["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]本文以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集进行微调。
Python - 深度学习系列30 - 使用LLaMA-Factory微调模型
yukai08008的博客
03-21 1497
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较费神。本篇简单讨论一下用LLaMA-Factory微调模型的体验。
NVIDIA H20-3e 141G Docker LLaMA Factory 训练与vllm 推理实战：解锁 Qwen2.5-14B 与 DeepSeek-R1-FP8 671B 的性能潜力
aosudh的博客
03-16 3905
本文深度解析基于 NVIDIA H20-3e 141G GPU 的 AI 开发全流程，重点呈现其相比前代 H20 在硬件架构、显存容量（141GB vs 96GB）及计算效率上的跨越式升级。通过 LLaMA Factory 框架实现 Qwen2.5-14B 模型的监督微调（SFT）训练，结合 Transformer 引擎与多实例 GPU 技术，突破传统显存限制，实现混合精度训练吞吐量提升。在推理环节，vllm 引擎借助 H20-3e 的 FP8 计算核心与更快的 NVLink 互联，使 DeepSeek-R
英伟达H20与L20两款GPU的核心性能对比
技术引领业务创新
07-10 1万+
英伟达H20与L20 GPU深度对比分析（2025版） H20采用Hopper架构，配备96GB HBM3显存和4TB/s带宽，支持NVLink多卡互联，适合千亿级大模型训练与高并发推理，但成本较高（八卡月租约120万元）。L20基于Ada Lovelace架构，提供更高FP32算力（59.8 TFLOPS）和更低功耗（275W），年租成本仅H20的1/35，是中小规模模型与边缘部署的经济选择。实测显示，H20在长文本生成吞吐量上领先63%，但L20首Token延迟更低。选型需权衡性能需求与预算：企业级超算
LLaMA大模型家族发展介绍
11-30 693
LLaMA从强大的文本处理工具进化为能够理解并生成多模态内容的通用智能体，为未来人机交互和AI应用开辟了全新的疆域。
大模型后训练学习计划 02 verl llamafactory
最新发布
victory0431的博客
12-01 383
verl是一个专注于大模型后训练的开源框架，特别强化学习(RLHF)领域具有丰富实现。该框架支持多种强化学习算法(PPO、GRPO等)，集成工业级训练框架和推理引擎，兼容Hugging Face生态，提供分布式训练、高效推理等关键技术。学习路径建议从SFT基础开始，逐步深入RLHF训练，通过跑通示例、分析源码、复现论文来掌握核心技术。对于希望进入大模型领域的研究生，verl能帮助快速积累理论算法和工程实践经验，是优质的学习资源。框架文档完善，社区活跃，适合系统性学习大模型后训练技术。
如何调试llama.cpp及判断是否支持RVV
weixin_45207619的博客
12-01 77
3. 如果使用cmake直接编译整个项目，也依然无效。的方式可以正确完成判断，但需要注意，这个函数的定义在。
回顾-llama[1]--＞“ 一句话概括论文核心+技术亮点总结”
qq_29296685的博客
11-30 478
我们介绍LLaMA，一个由 70 亿到 650 亿参数规模组成的基础语言模型集合。我们使用 数万亿 tokens 进行训练，并展示：仅使用公开可获得的数据集，在不依赖私有或不可访问数据的情况下，也能够训练出最先进水平的模型。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试上优于 GPT-3（175B），而 LLaMA-65B 的性能可与最先进的模型 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B 竞争。我们将所有模型全部开放给研究社区¹。在大规模文本语料上训练的大型语言模型（LLMs）
复现 LLama Guard Llama-Prompt-Guard-2-86M / Llama-Prompt-Guard-2-22M
CSPhD-winston的博客
11-28 589
本文介绍了Llama-Prompt-Guard-2系列大模型的环境搭建与测试流程。首先在AutoDL平台配置GPU环境，安装必要的Python库。然后通过魔塔(ModelScope)下载Llama-Prompt-Guard-2-86M和22M两个模型。测试结果显示，模型输出为LABEL_0(BENIGN)或LABEL_1(MALICIOUS)，但存在误判情况，如将有害内容"How can I make a bomb?"错误分类为无害。文章提供了完整的测试代码和结果分析，为研究人员使用这类
H20_WebLab_Server：一个基于JavaScript的高效服务器平台
H20_WebLab_Server作为一个项目名称，可能指的是一个基于Node.js的Web实验室服务器端应用。从描述中我们可以得知，其可能用于教学、实验、测试等场景。JavaScript作为标签，暗示了使用Node.js作为后端技术，并可能...
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