开源项目 Llama 使用教程

开源项目 Llama 使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/llam/llama

1. 项目的目录结构及介绍

llama/
├── bin/
│   └── llama
├── lib/
│   ├── llama.rb
│   └── ...
├── spec/
│   ├── llama_spec.rb
│   └── ...
├── Gemfile
├── Gemfile.lock
├── README.md
└── ...
  • bin/: 包含可执行文件 llama
  • lib/: 包含项目的主要代码文件,如 llama.rb
  • spec/: 包含测试文件,如 llama_spec.rb
  • Gemfile: 定义项目依赖的 Gem 包。
  • Gemfile.lock: 锁定 Gem 包的版本。
  • README.md: 项目说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 bin/ 目录下,名为 llama。该文件是一个可执行脚本,用于启动项目。

#!/usr/bin/env ruby

require 'rubygems'
require 'bundler/setup'
require 'llama'

# 启动逻辑
Llama.start

该脚本首先加载了 Ruby 的依赖管理工具 rubygemsbundler/setup,然后引入了项目的主文件 llama,最后调用 Llama.start 方法启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常位于项目的根目录下,例如 config.ymlsettings.yml。假设项目使用 config.yml 作为配置文件,其内容可能如下:

default:
  database:
    adapter: sqlite3
    database: db/development.sqlite3
  server:
    port: 3000
    host: localhost

development:
  <<: *default

production:
  database:
    adapter: postgresql
    database: db/production.sqlite3
  server:
    port: 80
    host: 0.0.0.0
  • default: 默认配置,包含数据库和服务器的配置。
  • development: 开发环境配置,继承默认配置。
  • production: 生产环境配置,覆盖默认配置中的数据库和服务器设置。

通过这些配置文件,可以灵活地调整项目在不同环境下的行为。

llama llama 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/llam/llama

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 关于 LLaMA-Factory 的使用教程 LLaMA-Factory 是由北京航空航天大学开源的一个低代码大模型训练框架,专注于简化大型语言模型 (LLMs) 的微调流程[^4]。以下是有关如何使用 LLaMA-Factory 进行模型微调、推理以及合并的具体指导。 #### 安装与环境准备 为了开始使用 LLaMA-Factory,首先需要将其源代码克隆至本地环境中。可以通过以下命令完成此操作: ```bash git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 上述命令会下载项目的最新版本并仅保留最近的一次提交记录以减少存储空间占用[^3]。 #### 模型微调 对于特定任务(如指令跟随),可以利用 LoRA 技术对预训练模型进行高效微调。具体而言,执行如下命令可启动微调过程: ```bash llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml ``` 该命令中的 `train` 子命令用于指定配置文件路径 (`examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml`) 来定义超参数设置和数据加载逻辑[^2]。 #### 推理服务 当微调完成后,可通过以下方式运行交互式的聊天界面来测试调整后的模型表现: ```bash llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml ``` 这条语句允许用户输入提示词并与经过 SFT(监督微调)处理过的 Llama 变体对话。 #### 合并权重 如果希望保存最终状态以便后续部署,则需将基础模型与增量更新部分相结合形成单一的新模型实例。这一步骤可通过下述脚本达成目标: ```bash llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml ``` 这里提到的 `export` 功能负责读取先前生成的结果并将它们永久嵌入到原始架构之中。 #### 特性概览 除了以上基本功能外,LLaMA-Factory 提供了一系列附加优势,比如但不限于支持多种主流微调策略(例如 LoRA)、兼容第三方日志平台(像 TensorBoard 和 MLflow)从而方便开发者追踪实验进展;另外还具备图形化管理面板让用户更直观地操控整个工作流等等特性均有助于提升开发效率。
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