【AI大模型】使用LLama-Factory训练和微调LLama3

使用LM Studio与Anything LLM基于Llama-3高效构建本地知识库系统 另外,也可以选择openai或AnythingLLM,如果选择AnythingLLM,如下图所示,列表了其支持的大语言模型,选择了对应的模型点击“save changes“时,在后台会下载对应的大模型到本地。针对测试人员,可以在构建的大型模型和知识库问答应用中进行快速测试,并跟踪各个环节的结果,如embedding的召回结果是否覆盖所有知识点,可通过接口调用日志进行快速查看。针对业务专家和产品设计人员,即使不懂代码,也能快速构建产品原型,了解基于大型模型知识体系的构建过程,并能选型大语言模型。 阅读详情

本网页主要介绍了如何使用 LLama-Factory 工具在 Paperspace 平台上训练和微调 LLama3 模型,并提供了详细的步骤和代码示例。

参考文献:
[1] https://blog.paperspace.com/fine-tune/


程序员为什么要学大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料 分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁:全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享(安全链接,放心点击)👈

​

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容:

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。

  • 内容:

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容:

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容:

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴,可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

👉优快云大礼包🎁:全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享(安全链接,放心点击)👈

​

Ollama 可以在 Windows 上运行了 阅读详情

相关推荐

Ollama入门教程:从安装到运行的完整指南

随着人工智能(AI)技术的快速发展,大型语言模型(LLMs)逐渐成为了各行各业的重要工具。然而,使用这些强大模型的同时,数据隐私、处理效率和部署复杂度等问题也逐渐浮现。为了解决这些问题,Ollama 提供了一种创新的解决方案——通过本地化部署大型语言模型,不仅能够增强数据隐私性,还能提高模型的运行效率。本文将详细介绍如何下载和安装 Ollama,如何选择和运行不同的语言模型,以及 Ollama 的特点、适用场景、优缺点等内容,帮助大家深入了解这一平台。ollama官网🚪 ollama官方文档🚪 根据自己

yoona333的博客 8293

最强开源大模型炸场!全网独一份AI大模型学习实践资源...(待会删)

最强开源大模型炸场!全网独一份AI大模型学习实践资源...(待会删)

Y525698136的博客 1658

浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调

LLaMA-Factory是一个开源框架,专门设计用于高效地微调LLaMA模型。它提供了灵活的接口和多个预配置的训练任务,用户可以根据自己的需求进行修改和扩展。该工具不仅支持单个GPU的训练,还可以在分布式环境中部署,具备良好的可扩展性。

测试人,测试魂 1242

本地LLM部署--LM Studio 初探秘

LM Studio提供了一个灵活、强大的平台,支持本地部署和微调LLM,适合对数据隐私要求较高的用户。未来可能增加更多本地化应用,如语音识别、视频分析等,随着硬件加速技术的发展,LM Studio的性能有望进一步提升,未来将支持更多的模型和插件,使得平台的适应性更强。它支持离线运行模型,并提供直观的界面,方便用户进行文本生成、模型微调和文档交互。LM Studio适合有一定技术背景的开发者和企业,特别是在数据隐私、模型微调和离线应用场景中具有独特的优势。

qq_43819568的博客 1万+

【大模型】使用 LLaMA-Factory 进行大模型微调:从入门到精通

使用 LLaMA-Factory 进行模型微调:从入门到精通

weixin_43988131的博客 1854

使用LLaMA-Factory对Qwen微调

本文介绍了使用LLaMA-Factory进行大模型预训练和微调的方法。预训练让模型学习通用能力,微调则适配具体任务。主要内容包括:1)环境搭建,安装CUDA和LLaMA-Factory;2)数据集准备,将文档转化为alpaca格式JSON;3)可视化微调参数配置,包括模型路径、微调方法(如Lora)、量化等级等;4)训练参数设置,如学习率、批次大小等;5)模型训练和导出。文章详细说明了各步骤的关键参数和注意事项,为初学者提供了完整的大模型微调指南。

lijincai134579的博客 1465

AI大模型(Qwen3)训练实战:从零开始玩转LLaMA-Factory

这一篇来整体讲一下大模型的训练和微调,选用的大模型依然是大模型(Qwen3),训练和微调的框架使用的是LLaMA-Factory。 在人工智能技术日新月异的今天,大型语言模型(LLM)已成为科技领域的热门话题。但对于大多数开发者和企业来说,如何高效、低成本地微调这些"庞然大物"仍是一个难题。 今天,我将为大家详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一开源框架,从环境搭建到模型训练,再到实际应用,手把手教你打造属于自己的AI助手!

Gaga246的博客 906

打造自己的大模型|01篇LLaMA-Factory微调Llama3和其占用资源分析

由于原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方面略微欠佳!本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力!

2301_81887304的博客 1321

大模型(Qwen3)训练实战:从零开始玩转LLaMA-Factory

今天,我将为大家详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一开源框架,从环境搭建到模型训练,再到实际应用,手把手教你打造属于自己的AI助手!

python1234567_的博客 726

告别Sourceforge安装器!手把手教你下载MinGW-w64离线包并配置环境变量(Windows 10/11)

本文详细介绍了如何在Windows 10/11系统上通过下载MinGW-w64离线包并配置环境变量,完全绕过Sourceforge安装器的问题。从选择正确的版本、解压到本地目录,到设置系统环境变量和验证编译环境,手把手指导开发者快速搭建稳定的GCC编译环境,解决常见的安装困扰。

weixin_30896825的博客 336

MBIST --- PATR2.Memorybist 测试流程

mem bist作为现在design设计中不可或缺的DFT设计内容,越发重要。本章节主要介绍mem bist的flow,如何在tessent中实现mbist以及tessent中的一些命令和mode。

sinat_27691203的博客 6005

大模型微调之 使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3

大模型微调之 使用 LLaMA-Factory 微调 Llama3使用 LLaMA Factory 微调 Llama-3 中文对话模型。

2401_85280106的博客 523

【AI知识点】启发式算法(Heuristic Algorithms)

启发式算法(Heuristic Algorithms) 是一种基于经验、直觉和局部优化的求解问题的算法,尤其适用于解决计算复杂度高、规模庞大的问题。它们通过简化问题、局部搜索和快速近似,提供了一种在短时间内获得“足够好”解的途径。虽然启发式算法无法保证全局最优解,但它们在实际应用中广泛使用,特别是在优化问题、任务调度和机器学习等领域。

AI完全体 3031

单卡4090上用最新LLaMA-Factory微调Qwen3 最新模型(14B)

LLaMA-Factory 项目提供了镜像构建的 dockerfile: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/docker/docker-cuda/Dockerfile

xx_nm98的博客 2198

(实测可用)STM32L431RCT6开发板-实验1 跑马灯实验

一、开发板平台简介: 1、开发板资源简介 (1)开发板主芯片型号:STM32L431RCT6 (2)开发板主芯片封装:LQFP-64_10x10x05P (3)开发板主芯片内核:ARM® Cortex®-M4 (4)开发板主芯片主频:80MHz (5)开发板主芯片Flash大小:256KB (6)开发板主芯片RAM大小:64KB

zhej2014的博客 3167

【ART-Pi与RT-Thread入门】①ART-Pi上手初体验

文章目录关于ART-Pi实物照片板载资源、扩展接口及驱动支持扩展引脚默认固件蓝牙配网微信扫描二维码设备选择 ART-Pi,输入所要连接的 WIFI SSID 和密码配网成功会显示IP地址打开IP地址Finsh控制台配网WindowsmacOS 关于ART-Pi ART-Pi是 RT-Thread 团队为嵌入式软件工程师、开源创客设计的一款极具扩展功能的 DIY 开源硬件。致力打造一个开源的软硬件平台。 实物照片 板载资源、扩展接口及驱动支持 扩展引脚 其中P1排扩展引脚座兼容树莓派的扩展接口,并

SimonLiu的博客 5830

小白也能上手!Llama-Factory WebUI界面操作完整教程

本文介绍如何使用Llama-Factory的WebUI界面实现大模型的零代码微调,涵盖环境搭建、数据准备、训练配置及实际案例,帮助用户在消费级显卡上完成如Llama-3-8B等大模型的QLoRA微调,显著降低技术门槛。

weixin_29935511的博客 831

微信小程序音视频通话(for硬件)授权与设备注册实战指南

本文详细介绍了微信小程序音视频通话(for硬件)组件的开发实践,涵盖授权流程、设备注册与VoIP插件集成。重点解析了如何通过服务端获取snTicket实现用户授权,确保硬件设备与微信端的音视频通话安全可靠,适用于智能门禁、话机等物联网场景。

u6v7w8x的博客 945

Llama Factory零基础入门:5分钟学会用可视化界面微调大模型

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Llama Factory镜像,实现大模型可视化微调。该平台提供一站式解决方案,用户无需编码即可通过图形界面完成模型选择、数据上传和参数配置,特别适用于快速定制文本生成模型,如智能客服、内容创作等场景。

weixin_36474001的博客 389

未隔离电源设备使用usb转串口调试导致串口模块爆炸烧坏事故记录

这个事就发生在前两天,我们公司的wifi模块被客户用到了咖啡机上,客户寄了一台整机给我们协助调试,还送了几包咖啡豆,本想着还能打个咖啡喝一喝的,但就在咖啡机刚寄过来第一天,就出事了。而这个事故的发生,竟然仅仅是因为同事接了个串口模块到电脑调试打印导致的。谁也想不到,这个3.3V的供电的wifi模块居然还有这么大的威力。直接将usb转TTL串口模块的转换芯片给爆开了,咖啡机也给弄坏了,据同事描述当时情况就只见到一片火光和一声巨响,状况比较惨烈,所幸的是笔记本电脑没有烧坏,但是直接给崩蓝屏了。 ...

fangye945a的博客 6192

Python爬虫逆向案例:某云片滑块验证码分析-滑动验证码

今天我们看个滑块。

2201_76125393的博客 1034

使用 LLaMA-Factory 微调 llama3 模型(二)

LLaMA-Factory 是一个用于大型语言模型(LLM)微调的工具,它旨在简化大型语言模型的微调过程, 使得用户可以快速地对模型进行训练和优化,以提高模型在特定任务上的性能。这个工具支持多种预训练的大型语言模型,例如 LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、 Gemma、Baichuan、ChatGLM 和 Phi 等。LLaMA-Factory 旨在降低大型语言模型微调的门槛,使得更多的研究者和开发者能够利用这些强大的模 型来解决具体的实际问题。

GUANGZHAN的专栏 1636

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

【学习记录】大模型微调之使用 LLaMA-Factory 微调 Qwen系列大模型,可以用自己的数据训练

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型(Large Language Model)训练与微调平台。通过 LLaMA Factory,可以在无需编写任何代码的前提下,在本地完成上百种预训练模型的微调,框架特性包括

风信子的博客 3312

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调

LLaMA-Factory是开源的大模型微调框架,在模型微调方式、参数配置、数据集设置、模型保存、模型合并、模型测试以及模型试用上,提供了非常完备的开发接口。

9481

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

AI大模型微调:使用LLaMA-Factory进行大模型微调

在人工智能领域,大模型微调是一个热门话题,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。本文将介绍大模型中的instruct、chat和base模型的不同点,探讨常见的微调框架,并分享我所使用的微调框架及其GitHub地址,最后详细介绍我的微调步骤。

pythonhy的博客 3293

使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型

大家好,我是每天分享AI应用的萤火君!本文聊聊 LLama-Factory,它是一个开源框架,这里头可以找到一系列预制的组件和模板,让你不用从零开始,就能训练出自己的语言模型(微调)。不管是聊天机器人,还是文章生成器,甚至是问答系统,都能搞定。而且,LLama-Factory 还支持多种框架和数据集,这意味着你可以根据项目需求灵活选择,把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。使用LLama-Factory,常见的就是训练LoRA模型,增强模型在某方面的生成能力。

程序员,AI探索者 2060
上一篇: 【AI大模型部署】Llama 3 8B模型微调实战
下一篇: AI大模型:一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF
Llama-Turbo
博客等级 码龄4年 9901粉丝 2022原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
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