基于AutoDL云计算平台+LLaMA-Factory训练平台微调本地大模型

已于 2025-01-21 17:44:22 修改
阅读量1.9k 收藏 31
点赞数 32
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 云计算 llama 语言模型
于 2025-01-21 10:39:53 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_63314150/article/details/145278226

1. 注册与认证

  • 访问AutoDL官网：前往 AutoDL官网。

  • 注册账号：完成注册流程。

  • 实名认证：按照要求完成实名认证，以确保账号的合规性。

2. 选择GPU资源

  • 进入算力市场：在官网首页点击“算力市场”菜单。

  • 挑选GPU：根据需求选择合适的GPU资源，例如NVIDIA RTX 4090等。

  • 查看配置：确保所选GPU资源的性能满足训练需求。

3. 创建实例

  • 配置实例：点击所选GPU进入“创建实例”页面。

  • 选择镜像：选取包含深度学习环境的镜像，避免后续手动配置训练环境。

  • 完成创建：配置完成后，启动实例。

4. 初始化环境

  • 进入JupyterLab：实例

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
琴智冰
关注
使用AutoDL训练YOLO等计算机视觉网络模型（AutoDL+Xftp+VS Code），附详细操作步骤
Limiiiing的博客
10-25 3268
AutoDL AI算力云是一个提供人工智能算力服务的云平台。丰富的GPU资源：提供多种GPU型号，包括NVIDIA的A100A800L40V100RTX 4090RTX 3090等，能满足我们在不同场景下的需求，无论是进行大规模的AI训练还是复杂的科学计算等任务，都可以找到合适的GPU资源。灵活的付费方式：支持按量付费包日包周包月等多种付费模式。对于短期的实验或不确定时长的项目，可以选择按量付费；如果有长期稳定的算力需求，预付费或包周包月则可能更划算，可以根据自己的需求和预算进行选择。集成主流框架：集成了。
AI大模型探索之路-训练篇25：ChatGLM3微调实战-基于LLaMA-Factory微调改造企业级知识库
寻道AI，探索AI无限可能！
05-20 1万+
在当前信息技术迅猛发展的时代，知识库的构建与应用已成为企业竞争的关键。随着自然语言处理技术的不断进步，基于微调的企业级知识库改造落地方案受到越来越多的关注。在前面的系列篇章中我们分别实践了基于CVP架构-企业级知识库实战落地和基于基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战；本文将深入探讨和实践一种基于微调技术的企业级知识库改造方法，以期为企业提供更加高效、安全和可靠的知识管理解决方案。
【LLaMA-Factory】【autoDL】：大模型微调实践
qq_53690996的博客
10-23 3867
后面我仔细阅读文档，修改了 dataset_info.json文件，可以通过数据，达到内存溢出哪一步。但是 结果路径也可以直接使用训练结果的文件夹，会有训练成功的下拉框选项。更改模型：因为我的数据是对话模式的，所以需要使用chat级别的模型。小点的模型已经尝试过，还有清理碎片，释放显存等。模型名称：选择要微调的模型，例如LLaMA3-8B-Chat。更改为chat模型后，仍然和instruct模型相同的错误。所以我选择换回我的instruct模型，仍然溢出。语言：选择模型支持的语言，例如zh。
小白想使用llama-factory微调大模型配置却不够？autodl来配合
最新发布
qq_47371245的博客
06-18 1195
《小白快速训练个性化大模型指南》 本文介绍了在缺乏本地硬件条件下，如何利用AutoDL云平台和LLaMA-Factory框架快速训练个性化大模型。AutoDL提供高性能GPU租赁服务，按需付费；LLaMA-Factory则是低代码微调框架，支持多种模型。文章详细指导了从注册账号、租赁服务器到配置环境、下载模型的全流程，并演示了使用自定义数据集微调Qwen2.5模型的具体步骤。通过可视化界面完成模型训练后，可即时验证微调效果。该方法无需专业硬件，让普通用户也能低成本体验大模型训练，为后续模型部署应用奠定基础
使用AutoDL微调大模型llm
Tecinno4的博客
09-23 830
会给出一个网页链接，直接登录就可以。下载后进入LLaMA-Efficient-Tuning目录。后续vscode连接westa就不用输入密码了。打开autodl服务器配置自己的服务器。接下来都是在服务器上配置了。运行train_web.py。根据提示输入yes和密码。
AutoDL精调Llama系列模型（SFT+UI简单操作）
weixin_54648747的博客
01-21 1028
在AutoDL平台创建实例，借助llama-factory工具，高效精调大模型。
【亲测免费】 神州云科-云服务实训平台：开启云计算学习与实践的新篇章
gitblog_09800的博客
10-19 1030
神州云科-云服务实训平台：开启云计算学习与实践的新篇章 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 神州云科-云服务实训平台是一款集软硬件于一体的综合性产品，专为云计算学习和实训设计。该平台不仅提供了丰富的用户操作手册，还整合了高性能硬件和开源软件，为用户提供了一个全面的学习和实践环境。无论是初学者还是专业人士，都能在此平台上深入探索云计算的奥秘，提升实际操作能力。...
手把手教你使用AuToDL算力云训练自己的数据
deng_hy17451091的博客
11-29 6015
然后安装训练supip install -r requirements.txt。3.配置训练框架环境（注：30系列的卡需要配备cuda11以上的版本）最后执行代码：python train.py 开始训练。4. 进入jupyterlab->>终端。1. 打开AutoDL算力云网站。2. 选择所需合适的算力服务器。6.解压上传的文件数据包。进入base创建目标环境。5.上传代码文件和数据。
在autodl平台使用llama-factory微调Qwen1.5-7B
yidao0618的博客
05-01 4471
​ “output”: “尽管我们相聚的时光有限，但是相聚的意义在于创造美好的回忆和珍贵的关系。相聚让我们感受到彼此的关怀、支持和友情。最重要的是，相聚能够带给我们真实的人际交往和情感交流，让我们感受到生活的丰富和美好。“output”: “尽管我们相聚的时光有限，但是相聚的意义在于创造美好的回忆和珍贵的关系。最重要的是，相聚能够带给我们真实的人际交往和情感交流，让我们感受到生活的丰富和美好。​ “input”: “天下没有不散的筵席，那么我们相聚的意义又是什么”,
基于autodl与llama-factory部署llama3-8B开源大模型
2201_75499442的博客
06-23 1264
部署llama3过程
基于autodl与llama-factory微调llama3（一）
2201_75499442的博客
06-23 925
基于本地数据集微调llama3
大模型微调实操手册
weixin_42077624的博客
11-18 2124
基于LLaMA-Factory进行大模型微调操作手册 基于Qwen2.5-7B-Instruct⼤模型进⾏微调。
在Autodl上部署llamafactory微调大模型(包括如何打开webui的公共URL）
weixin_53736013的博客
05-22 730
要使用公有连接要autodl-tmp/LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/interface.py文件下最后改成share=True。建议输出目录手动设置一下（autodl的JupyterLab可能找不到保存的目录，因为它的初始目录就是/root下的）使用webui前开启学术加速，好像因为它会下载一个包，我也忘记了，不开代理可能会下载失败。（最好下载前开启学术加速，因为后面也要开，我这里忘记开了，但也下载好了）设置好数据集和微调参数就可以训练啦~
AutoDL：高效，可用，易用的深度学习平台
weixin_53421794的博客
11-11 741
在撰写博客时，注意保持语言简洁明了，逻辑清晰，同时结合具体的案例和图片来增强可读性和吸引力。希望这些建议能够帮助你创作出一篇优秀的关于赞美AutoDL的博客。
AutoDL使用
abccbatqw的博客
04-19 2166
然后回到容器实例，点击无卡模式开机。开机后配置环境，环境配置好后再用GPU开机。选择镜像后点击立即创建。
AutoDL 云平台：平价高效的深度学习算力解决方案！
2302_77364146的博客
11-15 1029
AutoDL 是一个专注于提供深度学习算力的云平台。它通过提供高性能的 GPU 资源，帮助用户轻松应对复杂的深度学习任务，同时保持成本的可控性。AutoDL 云平台广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域，帮助企业和研究者快速构建高性能的深度学习模型。如果你对 AutoDL 云平台感兴趣，不妨试试看吧！欢迎在评论区分享你的使用体验和心得！大家好，今天给大家介绍一个非常实用的云平台——AutoDL！
AutoDL真好用
qq_51730173的博客
11-22 354
🌟 加速您的数据科学项目：AutoDL提供强大的自动化机器学习（AutoML）技术，让复杂的数据处理和模型训练变得简单快捷。无需深入的机器学习知识，您也能轻松构建高性能的AI模型。🌐 随时随地，云端协作：AutoDL支持云端协作，无论您身在何处，都能与团队成员共享项目进度，实现无缝协作。📈 提升效率，降低成本：通过自动化流程，AutoDL帮助您节省宝贵的时间和资源，让您专注于更有创造性的工作。📊 可视化分析与报告：直观的可视化界面让您轻松监控模型训练进度，生成详细的性能报告，让决策更加数据驱动。
【AutoDL】服务器配置、Xftp数据传输及PyCharm连接
热门推荐
闪闪发光的博客
04-25 2万+
Bash (GNU Bourne-Again Shell) 是许多Linux发行版的默认Shell，是Bourne shell的后继兼容版本与开放源代码版本，它的名称来自Bourne shell（sh）的一个双关语（Bourne again / born again）：Bourne-Again SHell。因此就可以将我们的程序放在screen的会话中执行，然后离开会话，等我们需要看日志时再恢复到这个会话中。之前的步骤都是无卡开机模式，而为了验证环境已经配置完成，需要关机，再直接开机，这次不是无卡开机。
autodl部署llama-factory微调deepseek
03-14
好的，用户的问题是关于如何在AutoDL平台上部署和微调Llama-Factory模型以满足DeepSeek的需求。我需要先理清用户的具体需求，然后结合提供的引用内容来组织回答。 首先，用户提到了AutoDL平台和Llama-Factory模型，...
评论 4
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