Simple LLM Finetuner 项目常见问题解决方案

Simple LLM Finetuner 项目常见问题解决方案

simple-llm-finetuner Simple UI for LLM Model Finetuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple-llm-finetuner

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Simple LLM Finetuner 是一个面向初学者的界面，旨在通过 LoRA 方法使用 PEFT 库在通用 NVIDIA GPU 上进行各种语言模型的微调。该项目提供了一个直观的 UI，用户可以轻松管理数据集、自定义参数、训练和评估模型的推理能力。项目的主要编程语言是 Python。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装项目所需的依赖

问题描述： 新手在使用项目时可能会遇到不知道如何安装所需依赖的问题。

解决步骤：

1. 首先，创建一个虚拟环境。推荐使用 Conda，命令如下：

   conda create -n simple-llm-finetuner python=3.10
   conda activate simple-llm-finetuner
   

2. 接着，安装 CUDA 和 PyTorch 相关依赖：

   conda install -y cuda -c nvidia/label/cuda-11.7.0
   conda install -y pytorch=2 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch
   

3. 如果在 WSL 环境下，可能需要手动安装 CUDA，并设置环境变量：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib
   

4. 克隆项目仓库并安装所需包：

   git clone https://github.com/lxe/simple-llm-finetuner.git
   cd simple-llm-finetuner
   pip install -r requirements.txt
   

问题二：如何启动项目

问题描述： 新手可能不清楚如何启动项目。

解决步骤：

1. 在项目根目录下执行以下命令启动项目：

   python app.py
   

2. 启动后，在浏览器中访问 http://127.0.0.1:7860/，即可看到项目界面。

问题三：如何准备和输入训练数据

问题描述： 新手可能不知道如何准备和输入训练数据。

解决步骤：

1. 将训练数据按样本分隔，每个样本之间使用两个空行。
2. 将整个训练数据集粘贴到文本框中。
3. 指定新的 LoRA 适配器名称。

以上是针对 Simple LLM Finetuner 项目的常见问题解决方案，希望对新手有所帮助。

simple-llm-finetuner Simple UI for LLM Model Finetuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/simple-llm-finetuner