llama-factory || AutoDL平台 ||启动web界面

报错如下:

root@autodl-container-d83e478b47-3def8c49:~/LLaMA-Factory# llamafactory-cli webui
* Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

Could not create share link. Missing file: /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.3. 

Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps: 

1. Download this file: https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.3/frpc_linux_amd64
2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.3
3. Move the file to this location: /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/gradio

解决办法:

cp frpc_linux_amd64_v0.3 /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/gradio
cd /root/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/gradio

提高权限

 chmod +x frpc_linux_amd64_v0.3

重新执行

llamafactory-cli webui
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webchat   --model_name_or_path /root/autodl-fs/Qwen2.5-1.5B-Instruct   --template qwen

结果:

[INFO|2025-03-02 23:15:05] llamafactory.model.model_utils.attention:157 >> Using torch SDPA for faster training and inference.
[INFO|2025-03-02 23:15:05] llamafactory.model.loader:157 >> all params: 1,543,714,304
* Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860
* Running on public URL: https://35d22b023607f1702a.gradio.live

This share link expires in 72 hours. For free permanent hosting and GPU upgrades, run `gradio deploy` from the terminal in the working directory to deploy to Hugging Face Spaces (https://huggingface.co/spaces)

下面的链接就是可访问的动态链接

<think>好的,用户的问题是如何在服务器上微调LLaMA-Factory模型,需要相关的配置或教程。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看里面有哪些有用的信息。引用[1]提到启动web界面,引用[2]和[3]涉及具体的命令和安装步骤,尤其是昇腾服务器上的配置。 首先,用户可能需要一个步骤指南,涵盖环境准备、安装、数据准备、配置调整、微调执行以及部署。根据引用[3],安装LLaMA-Factory需要克隆仓库并使用pip安装依赖,特别提到了昇腾服务器上的NPU支持,这可能意味着用户有特定的硬件需求,比如华为的昇腾芯片,需要注意安装相应的工具包如CANN Toolkit。 然后,硬件配置部分可能需要包括GPU或NPU的选择,显存要求。比如,微调大模型如Baichuan2-13B需要足够的显存,可能需要多卡并行。引用[3]中的docker环境可能是一个推荐的做法,保证环境一致性。 数据准备方面,用户需要将数据转换为特定格式,比如JSON,并指定路径。配置文件的修改也是关键步骤,比如调整模型路径、训练参数,引用[2]中的命令示例展示了如何指定模型路径和适配器路径。 微调命令部分,引用[2]和[3]都提到了使用命令行启动训练,可能需要根据不同的训练类型(如LoRA)调整参数。此外,web界面和API部署也是用户可能需要的,引用[1]和[2]提到了启动web UI和API服务,这部分需要详细说明命令参数。 注意事项方面,硬件兼容性很重要,昇腾服务器需要特定的依赖,而Nvidia GPU则需要对应的CUDA环境。路径问题也需要提醒用户正确设置,避免文件找不到的错误。 相关问题部分,应该覆盖昇腾配置、多卡训练、数据集处理、参数优化以及微调方法比较,这些都是用户在实施过程中可能遇到的后续问题。 需要确保步骤清晰,命令准确,特别是路径和参数部分,避免用户执行时出错。同时,注意区分不同硬件环境的配置差异,帮助用户根据自身情况调整。可能还需要提醒用户查阅官方文档,尤其是在遇到安装或运行时的问题时。</think>以下是基于昇腾/NVIDIA GPU服务器的LLaMA-Factory微调完整配置指南: ### 一、环境准备 1. **昇腾服务器** 安装CANN Toolkit 7.0+和NPU驱动 ```bash # 通过Docker创建隔离环境(推荐) docker pull ascendhub.huawei.com/ascend/mindx:mxVision-5.0.0.alpha ``` 2. **NVIDIA GPU服务器** 需CUDA 11.8+和cuDNN 8.9+ ```bash conda create -n llama-factory python=3.10 ``` 3. **框架安装** ```bash git clone https://gitee.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory # 昇腾需安装NPU支持 pip install -e '.[torch-npu,metrics]' # NVIDIA安装GPU支持 pip install -e '.[torch,metrics]' ``` ### 二、硬件配置要求 | 模型规模 | 显存需求 | 推荐硬件 | |----------|----------|----------| | 7B | 20GB+ | 单卡A800/A100/NPU 910B | | 13B | 40GB+ | 双卡并行 | | 70B | 160GB+ | 8卡集群 | ### 三、微调流程 1. **准备数据集** 创建`data/train.json`,格式示例: ```json [{"instruction": "写诗", "input": "主题:春天", "output": "春风又绿江南岸..."}] ``` 2. **修改配置文件** 在`train_args.yaml`中设置: ```yaml model_name_or_path: /path_to/baichuan2-13b-chat dataset_dir: data/ output_dir: saves/ per_device_train_batch_size: 4 learning_rate: 2e-5 lora_rank: 64 # LoRA微调专用参数 ``` 3. **启动微调** ```bash # 单卡训练 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train True \ --finetuning_type lora \ --dataset_dir data \ --output_dir saves # 多卡训练(昇腾) ascend-distributed --rank_table_file=hccl.json \ --device_num=8 \ llamafactory-cli train ... ``` ### 四、部署应用 1. **Web UI部署** ```bash llamafactory-cli webui --model_name_or_path base_model_path \ --adapter_name_or_path saves/lora_checkpoint ``` *通过浏览器访问IP:7860进行交互[^1]* 2. **API服务部署** ```bash llamafactory-cli api --model_name_or_path /models/glm-4-9b-chat \ --adapter_name_or_path saves/glm4-lora \ --port 8000 ``` *支持OpenAI格式API调用[^2]* ### 五、注意事项 1. **硬件兼容性** - 昇腾需检查`torch_npu`安装正确性 - NVIDIA需验证`nvidia-smi`显示驱动正常 2. **路径配置** 模型路径需完整绝对路径,如昇腾环境常见路径:`/root/autodl-tmp/modelscope/hub/...`[^3]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

失眠的树亚

你的鼓励是我最大的创作动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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