深度学习模型的常识解释

最新推荐文章于 2025-07-09 23:36:10 发布

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#人工智能 #深度学习 #机器学习

本文详细介绍了LLaMA-Factory模型中的各个功能模块，包括在单GPU和多GPU环境下进行预训练、指令监督微调、强化学习训练策略（如PPO、DPO和ORPO）、模型合并与量化，以及模型推理和部署的演示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

以LLaMA-Factory模型说明文档举例，文档如下：

examples/
├── lora_single_gpu/
│   ├── pretrain.sh: 进行预训练
│   ├── sft.sh: 进行指令监督微调
│   ├── reward.sh: 进行奖励模型训练
│   ├── ppo.sh: 进行 PPO 训练
│   ├── dpo.sh: 进行 DPO 训练
│   ├── orpo.sh: 进行 ORPO 训练
│   ├── prepare.sh: 保存预处理后的数据集
│   └── predict.sh: 进行批量预测
├── qlora_single_gpu/
│   ├── bitsandbytes.sh: 微调 4/8 比特 BNB 模型
│   ├── gptq.sh: 微调 4/8 比特 GPTQ 模型
│   ├── awq.sh: 微调 4 比特 AWQ 模型
│   └── aqlm.sh: 微调 2 比特 AQLM 模型
├── lora_multi_gpu/
│   ├── single_node.sh: 使用 Accelerate 进行单节点训练
│   └── multi_node.sh: 使用 Accelerate 进行多节点训练
├── full_multi_gpu/
│   ├── single_node.sh: 使用 DeepSpeed 进行单节点训练
│   └── multi_node.sh: 使用 DeepSpeed 进行多节点训练
├── merge_lora/
│   ├── merge.sh: 将 LoRA 权重合并到预训练模型中
│   └── quantize.sh: 使用 AutoGPTQ 量化模型
├── inference/
│   ├── cli_demo.sh: 启动命令行推理接口
│   ├── api_demo.sh: 启动 OpenAI 风格 API
│   ├── web_demo.sh: 启动浏览器推理接口
│   └──