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微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南微调 LLaMA 2：定制大型语言模型的分步指南

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开源技术探险家

开源模型应用落地-qwen2.5-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机单卡-V100（十八）使用LLaMA-Factory高效微调qwen2.5-7b-instruct

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LLaMA-Factory部署以及微调大模型安装成功后，输入python能出现截图表示安装成功。

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LLaMA-Factory部署、自定义数据集、模型微调、模型调用（NVIDIA）具体用什么数据集要看自己的具体需求，我采用的是Alpaca 格式，需要将配置文件放到data目录下，并在LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(2)，训练自己的聊天机器人_ai 训练数据集参数说明 "instruction":"","input":"""output-优快云博客。

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疯狂的小强呀

新手教程之使用LLaMa-Factory微调LLaMa3 如果你尝试过微调大模型，你就会知道，大模型的环境配置是非常繁琐的，需要安装大量的第三方库和依赖，甚至需要接入一些框架。但是大模型微调的方法又是非常类似的，那有没有一种工具可以统一这些操作，让大模型微调变成一个简单易上手的事情，LLaMa-Factory就是为了解决这个问题应运而生

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旋转的油纸伞

大模型，多模态大模型面试问题【计算图，LLama，交叉熵，SiLU，RLHF】计算图模式：PyTorch 是动态图，TensorFlow 是静态图（2.0以后支持动态图）。灵活性和调试性：PyTorch 更加灵活、易调试，TensorFlow 在性能和大规模部署上更有优势。用户群体：PyTorch 更适合科研和实验，TensorFlow 更适合生产和部署。总之，PyTorch 更注重代码的动态性和可操作性，而 TensorFlow 强调性能优化和部署灵活性。绝对位置编码的优点是计算速度快等，缺点是拓展长度比较麻烦，且绝对位置并没有什么实际意义。

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Llama-factory详细基础使用说明对于初入算法的童鞋来说，有的可能还不知道llama-factory是什么，只知道大模型用到了这个框架，这是不行的。LLaMA-Factory 是一个低代码的大规模语言模型（LLM）训练框架，它主要面向研究人员和开发者，旨在简化大型语言模型的微调、评估和部署过程。白话说就是集合了当下LLM领域各种好用的开源或者自研的框架以及工具，进行封装以及优化，简化使用方法，方便大家对大模型进行微调和评估部署等工作，降低了使用难度。包括推理框架vllm等（具体可以看官网哈，下面有地址）易用性 vs. 性能。

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【从零开始系列】Qwen2.5 & Llama-Factory：开源语言大模型+训练平台——（超详细、最新版）一篇文章解决：环境搭建 =＞微调训练 =＞本地部署使用llama-factory大语言模型微调高效平台，对qwen2.5官方预训练模型进行微调并部署

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是店小二呀

DAMODEL平台｜Llama 3.1 开源模型快速部署：从零到上线传统的模型往往在面对长篇大论时会出现信息丢失或生成不连贯的情况，但Llama 3.1 405B不仅能够理解复杂的长文本，还能生成条理清晰、逻辑性强的回应。例如，如何优化这些庞大的模型以适应特定的应用场景，如何提高模型的可解释性，确保其决策过程透明且可信，如何保证模型在实际使用中不会出现安全隐患，都是我们在未来需要面对的重要问题。总的来说，Llama 3.1 405B的发布不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为我们带来了更多创新的机会。Llama 3.1作为强大的语言模型，在客户服务领域展现出巨大潜力。

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一文通透位置编码：从标准位置编码、旋转位置编码RoPE到ALiBi、LLaMA 2 Long(含NTK-aware简介) 关于位置编码和RoPE为彻底解决这个位置编码/RoPE的问题，我把另外两篇文章中关于这部分的内容抽取出来，并不断深入、扩展、深入，最终成为本文。

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【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践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。

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LLaMA-Factory多机多卡训练为了在多机多卡环境下训练大模型，我们可以使用。它支持多种常见模型，集成了包括（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等训练方法，并且有web-ui和命令行两种使用方式，是目前主流的模型训练框架之一。

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使用GpuGeek高效完成LLaMA大模型微调：实践与心得分享本文分享了在GpuGeek平台上对LLaMA-7B模型进行微调的实践经验。通过选择LLaMA-7B模型并结合LoRA方法，作者在GpuGeek平台上快速创建了训练环境，并完成了模型微调。GpuGeek平台提供了丰富的GPU资源、快速实例创建和预置镜像，显著降低了训练门槛和成本。整个微调过程仅耗时4小时，展示了平台在资源调度、模型市场和镜像支持方面的优势。最后，作者总结了GpuGeek平台在AI项目落地中的高性能与高性价比，推荐开发者使用该平台进行大模型实践。

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【大模型系列篇】大模型微调工具 LLama-Factory、Unsloth、ms-SWIFT 入手学习大模型微调，首先推荐功能层次封装层次较高的微调三剑客：Unsloth、 Llama-Factory和ms-SWIFT。除此之外，也可以借助更加底层的库，如peft、 LoRA、 transformer等实现高效微调。

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一只蜗牛儿

在 Mac Mini M4 上本地跑大模型（Ollama + Llama + ComfyUI + Stable Diffusion ｜ Flux） Mac Mini M4 配备了苹果自家研发的 M1/M2/M4 芯片，具有强大的处理能力，能够支持本地跑一些大模型，尤其是在使用如 Ollama、Llama、ComfyUI 和 Stable Diffusion 这类 AI 相关工具时，性能表现非常好。在 Mac Mini M4 上本地运行大模型是一项具有挑战性的任务，但通过合理的资源管理和配置，可以使得这些强大的工具和框架运行流畅。在 ComfyUI 中，选择你想要的模型（例如 Stable Diffusion），输入文本提示，点击“生成”按钮即可。

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llama-factory 系列教程 (七)，Qwen2.5-7B-Instruct 模型微调与vllm部署详细流程实战介绍了如何使用该工具进行模型的微调和部署，内容涵盖工具的安装、模型下载、数据集准备、Lora 微调方法、命令行与 YAML 文件配置的训练流程，以及推理测试与多种部署方式。文章以实验流程为线索，结合图文演示，快速上手并高效完成 LLaMA-Factory 的实际应用。

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shandianchengzi

【记录】LangChain｜Ollama结合LangChain使用的速通版（包含代码以及切换各种模型的方式）简明不解释不废话，保证每个代码都能直接粘过去用，并且还给出了切换多种不同开源模型的方法。2024/12/23更新

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LLaMA - Factory安装部署及微调流程 deepspeed、bitsandbytes、vllm、flash - attn等属于可选依赖。例如deepspeed可减少内存消耗，适用于内存资源有限的情况，但可能会使训练时间拉长。即便不安装这些可选依赖，LLaMA - Factory依然能够完成微调任务。

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不停感叹的老林_<C 语言编程核心突破>

2024-01-04 用llama.cpp部署本地llama2-7b大模型要解决问题: 使用一个准工业级大模型, 进行部署, 测试, 了解基本使用方法.想到的思路:llama.cpp, 不必依赖显卡硬件平台. 目前最亲民的大模型基本就是llama2了, 并且开源配套的部署方案已经比较成熟了.其它的补充: 干就行了.现在AI是如火如荼, 傻子都知道这是风口, 但不用多少智商, 也应该知道, 自己烧大模型, 纯属扯淡, 还是让一线公司开源, 咱们跟着玩玩吧, 如果对这方面足够了解, 可以试试用自己的数据进行微调, 但这个话题, 本文作者并不会, 就不瞎唠叨了.

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985小水博一枚呀

【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第三章（大模型实操与API调用）GPT、LLaMA模型调用。【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第三章（大模型实操与API调用）GPT、LLaMA模型调用。

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modest —YBW: 计算机爱好者，之前研究电子取证，现在集中精力在deepseek等大模型，研究本地化运行与微调，偶尔学习视频hdr等显示技术，对高清超清视频非常喜欢，会分享问题解决帖子，希望能帮助大家。

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easyllm: AI独角兽算法研发，爆肝实测+横评各个AI大模型的各项能力，公众号：大模型评测EasyLLM，首创【大模型错题本】！并持续输出评测内容，欢迎交流： 1.最全：全球最全AI大模型评测平台，已囊括203个大模型 2.最新：月更各个大模型各项能力评测指标，输出排行榜 3.最方便：无需注册/梯子，国内外各个大模型可一键评测 4.结果可见：所有大模型评测的方法、题集、过程、得分结果，错题集，均可见可追溯！

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