完全分布式配置步骤

最新推荐文章于 2025-04-10 16:10:39 发布
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分类专栏： 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wwg18895736195/article/details/83583528
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本文详细介绍如何在三台客户机上部署完全分布式的Hadoop集群，包括节点配置、软件安装、环境变量设置、SSH免密登录配置、配置文件修改及服务启动等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

完全分布式：
1.准备三台客户机（配置IP，配置主机名...）
2.安装jdk，安装hadoop
3.配置JAVA_HOME和HADOOP_HOME
4.使每个节点上的环境变量生效（source /etc/profile）
5.准备分发脚本 xsync
6.明确集群的配置
7.修改配置文件
    **core-site.xml
    **hadoop-env.sh
    **hdfs-site.xml
    **yarn-env.sh
    **yarn-site.xml
    **mapred-env.sh
    **mapred-site.xml
8.分发配置文件
9.删掉data和logs文件夹
10.格式化hdfs（hdfs namenode -format）
11.单节点启动hdfs
12.单节点关闭hdfs
13.配置ssh（hadoop102，hadoop103）
    **为hadoop102配置免密登陆
    **为hadoop103配置免密登陆
14.配置slaves
15.分发配置文件
16.群启hdfs
17.群启yarn
 

微调实操四:直接偏好优化方法-DPO
youbingchen的博客
02-26 2100
在《微调实操三:人类反馈对语言模型进行强化学习(RLHF)》中提到过第三阶段有2个方法,一种是是RLHF, 另外一种就是今天的DPO方法, DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好.
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL DPO(LoRA) 图像数据集 教程 (3)
AGI
11-26 2514
DPO(Direct Preference Optimization, 直接偏好优化) 是在 RLHF 阶段中使用的优化算法，通过直接利用人类的偏好数据来优化策略模型，无需定义明确的奖励函数或进行复杂的强化学习过程。DPO的优化目标是，增加偏好样本的对数概率与减小非偏好样本响应的对数概率，结合动态加权机制，以避免仅使用概率比目标时遇到的模型退化问题。
基于 Qwen2 大模型微调技术详细教程（LoRA 参数高效微调和 SwanLab 可视化监控）
老牛啊
07-20 3705
本教程详细介绍了 LoRA 参数高效微调技术，包括数据集准备和处理、模型加载、参数设置等，然后以 Qwen2-0.5B 预训练模型实践，进行了文本分类能力微调，微调过程通过 SwanLab 可视化界面查看，最终微调模型进行测试数据评估……
从0开始大模型之模型DPO训练
最新发布
u012374012的专栏
04-10 704
具体公式推导可以参考这篇博客：https://www.cnblogs.com/lemonzhang/p/17910358.html。对话的偏好不是我们想要的答案，所以需要继续微调训练，这篇文章就介绍DPO。的代码和前面的一样，可以参考预训练的代码，如下就是初始化模型和。主要解决RLHF不稳定的问题，直接使用人类偏好数据训练模型。DPO的数据可以搜索huggingface的DPO数据集，格式的模型，如果想保存。prompt: 文本。chosen: 文本。
Qwen2大模型微调入门实战（完整代码）
SoulmateY的博客
06-09 2万+
是通义千问团队的开源大语言模型，由阿里云通义实验室研发。以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式实现高准确率的文本分类，是学习的入门任务。指令微调是一种通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练LLMs的过程。其中，指令代表模型的人类指令，输出代表遵循指令的期望输出。这个过程有助于弥合LLMs的下一个词预测目标与用户让LLMs遵循人类指令的目标之间的差距。在这个任务中我们会使用模型在数据集上进行指令微调任务，同时使用SwanLab进行监控和可视化。本教程参考了。
Qwen2大模型微调入门实战-命名实体识别（NER）任务（完整代码）
SoulmateY的博客
06-20 4810
基于Qwen2-1.5B大模型，实现命名实体识别（NER）任务，是学习LLM微调非常好的入门任务之一，本文将提供完整的代码、模型、数据以及SwanLab实验过程，来帮助你学习如何进行微调。
【大模型学习】使用DPO技术对大模型Qwen2进行微调
weixin_44463519的博客
08-12 1856
你需要配置 DPO 的训练参数，包括模型配置、训练设置等。3、数据格式：将数据处理为 DPO 所需的格式。通常，DPO 需要一个包含对话对和相应偏好标签的数据集。根据单轮对话和多轮对话的需求，你需要选择合适的数据集，并将其处理为 DPO 所需的格式。1、选择数据集：lvwerra/stack-exchange-paired。创建 DPO 训练器。
Qwen2大模型微调入门实战（附完整代码）
m0_59235699的博客
06-25 2836
大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的文本预测任务。
大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师
weixin_40941102的博客
03-05 841
这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。微调是让大模型适应特定任务的关键技能，适合小白逐步掌握。
大模型对齐微调DPO
02-13
### 大模型对齐微调DPO方法详解 #### DPO简介 直接偏好优化（Direct Preference Optimization, DPO）是一种用于改进大型语言模型行为的技术，该技术通过结合奖励模型训练和强化学习来提升训练效率与稳定性[^1]。 #...
LLaMA Factory添加新模型template的实战解析
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强化学习曾小健
07-22 2217
各种参数（例如 r、target_modules、lora_alpha、lora_dropout、bias、use_gradient_checkpointing、random_state、use_rslora 和 loftq_config）用于配置 PEFT 过程。Qwen2 是一系列语言模型，包括各种大小的解码器模型。Qwen2 系列由 5 种尺寸的基础和指令调整模型组成：Qwen2–0.5B、Qwen2–1.5B、Qwen2–7B、Qwen2–57B-A14B 和 Qwen2–72B。
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06-16 3338
上篇文章：我们介绍了Qwen1.5 大语言模型使用LLaMA-Factory 来微调，这篇文章我们介绍一下微调后模型的导出、部署。
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大漠帝国的博客
04-02 5511
Qwen1.5-SFT(阿里, Ali), Qwen_Qwen1.5-2B-Chat/Qwen_Qwen1.5-7B-Chat微调(transformers)/LORA(peft)/推理。
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2401_85375151的博客
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大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的NLP任务。
模型微调DPO入门
weixin_40777649的博客
06-25 1804
定义数据集格式llamafactory 训练案例入门文档阅读。
Qwen2大模型微调入门实战（附完整代码）（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
aobulaien001的博客
07-08 2627
大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。指令微调特别关注于提升模型在遵循指令方面的一致性和准确性，从而拓宽模型在各种应用场景中的泛化能力和实用性。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的文本预测任务。
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