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加快网站速度吗,荥阳网站建设公司,wordpress文章时间轴,服务网站建设公司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&#x…

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:实例启动后,通过平台的JupyterLab快捷工具进入。

  • 打开终端:在JupyterLab界面点击“终端”。


5. 配置网络加速(可选)

在终端中输入以下代码进行学术资源加速:

source /etc/network_turbo

6. 克隆LLaMA-Factory项目

  • 克隆项目代码

    git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

    --depth 1 参数用于浅拷贝,仅获取最新代码,节省时间和空间)


7. 创建并激活虚拟环境

  • 创建虚拟环境

    conda create -n llama_factory python=3.10
  • 初始化conda

    source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
  • 激活环境

    conda activate llama_factory

8. 安装依赖

  • 进入项目目录

    cd LLaMA-Factory
  • 安装所需库

    pip install -r requirements.txt
  • 安装扩展依赖

    pip install -e ".[torch,metrics]"
  • 安装ModelScope库

    pip install modelscope -U

9. 下载预训练模型

  • 新建Python文件,用于下载预训练模型。以下是一个示例代码:

    from modelscope import snapshot_downloadmodel_path = "Qwen/Qwen-7B-Chat"  # 阿里通义千问7B-chat模型
    cache_path = "/root/autodl-tmp"   # 模型缓存路径snapshot_download(model_path, cache_dir=cache_path)
  • 运行下载脚本

    python download.py

10. 启动微调平台UI界面

在终端中输入以下代码,使用GPU开启微调平台的UI界面:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/webui.py &

11. 微调模型

  • 进入WebUI界面:通过浏览器访问微调平台的UI界面。(可提前下载SSH工具代理到本地端口https://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/tool/AutoDL-SSH-Tools.zip)

  • 选择模型:在WebUI中选择已下载的预训练模型(如通义千问7B-chat)。

  • 配置微调参数:根据需求设置微调的超参数(如学习率、批次大小、训练轮数等)。

  • 开始微调:点击“开始微调”按钮,启动微调过程。


12. 测试与验证

  • 加载微调后的模型:在WebUI中加载微调后的模型。

  • 进行对话测试:通过输入测试问题,验证模型的对话能力是否满足预期。


13. 保存与导出

  • 保存微调模型:将微调后的模型保存到指定路径。

  • 导出模型:根据需要导出模型文件,用于后续部署或进一步优化。

http://www.15wanjia.com/news/170057.html

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