LLamaTuner 使用教程

LLamaTuner 使用教程

LLamaTuner Easy and Efficient Finetuning LLMs. (Supported LLama, LLama2, LLama3, Qwen, Baichuan, GLM , Falcon) 大模型高效量化训练+部署. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLamaTuner

1. 项目介绍

LLamaTuner 是一个高效、灵活且功能齐全的开源工具包，用于对大型语言模型（LLM）进行微调。它支持几乎所有 GPU 上的 LLM 和 VLM 预训练/微调。LLamaTuner 能够在单个 8GB GPU 上微调 7B 大小的 LLM，同时支持超过 70B 大模型的多节点微调。它还自动调度高性能操作符，如 FlashAttention 和 Triton 内核，以提高训练吞吐量。

LLamaTuner 支持多种大型语言模型，包括 LLama、LLama2、LLama3、Qwen、Baichuan 等。同时，它也支持各种训练算法，如 QLoRA、LoRA、全参数微调等，允许用户根据需求选择最合适的解决方案。

2. 项目快速启动

首先，你需要克隆这个仓库并导航到 LLamaTuner 文件夹：

git clone https://github.com/jianzhnie/LLamaTuner.git
cd LLamaTuner

以下是几个脚本的用法：

train_full.py

在 SFT 数据集上对 LLM 进行全量微调：

python train_full.py

train_lora.py

使用 Lora 方法微调 LLM：

python train_lora.py

train_qlora.py

使用 QLora 方法微调 LLM：

python train_qlora.py

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 LLamaTuner 对 Llama 模型进行微调，以增强模型在特定领域的理解能力。
• 案例二：在有限的计算资源下，使用 QLora 方法对 LLM 进行高效微调，达到快速部署的目的。

最佳实践包括：

• 确保在训练前对数据进行了预处理。
• 选择合适的微调方法和模型大小以匹配你的需求。
• 使用适当的硬件资源以加速训练过程。

4. 典型生态项目

• LLaMA：一个开源的大型语言模型项目，提供了多种预训练模型。
• Vicuna：一个用于微调的开源大型语言模型库。
• xTuring：一个专注于自然语言处理的开源项目。

以上就是 LLamaTuner 的使用教程，希望能帮助您更好地使用这个工具包进行大型语言模型的微调。

LLamaTuner Easy and Efficient Finetuning LLMs. (Supported LLama, LLama2, LLama3, Qwen, Baichuan, GLM , Falcon) 大模型高效量化训练+部署. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLamaTuner