做预算查价格的网站是哪个,网站跟换域名,wordpress 4.6.1 中文,wordpress管理搭建一个本地中文大语言模型#xff08;LLM#xff09;涉及多个关键步骤#xff0c;从选择模型底座#xff0c;到运行机器和框架#xff0c;再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南#xff0c;帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。
本地离线模型搭…搭建一个本地中文大语言模型LLM涉及多个关键步骤从选择模型底座到运行机器和框架再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。
本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开
中文大语言模型底座选择依据本地运行显卡选择RAG架构实现LLaMA-Factory训练框架及工具
4 训练架构及工具
4.1 为什么要使用LLaMA-Factory进行训练
LLaMA-Factory是一个专为大模型训练设计的开源平台具有以下几个优势
快速学习和应用 对于没有微调大模型经验的用户通过学习LLaMA-Factory后可以快速地训练出自己需要的模型。理解微调技术 对于技术人员LLaMA-Factory提供了一个很好的学习平台通过阅读源码可以深入了解大模型的微调技术。捷径 LLaMA-Factory为用户提供了一条走向大模型微调的捷径使用户能够快速掌握相关概念和技术。
4.2 LLaMA-Factory训练所能解决的问题
大模型的实际应用 企业想要利用大模型进行实际应用时必须懂得微调的过程而LLaMA-Factory提供了一个实用的平台来实现这一点。个性化模型训练 用户可以通过LLaMA-Factory快速训练出适合自己需求的模型满足不同领域的具体要求。技术理解和提升 技术人员可以通过LLaMA-Factory的源码学习进一步理解大模型的微调技术并应用于实际项目中。
4.3 LLaMA-Factory的训练步骤和方法
4.3.1 模型训练阶段
预训练阶段Pre-Training 预训练是大模型训练的初始阶段主要目的是通过大规模数据集训练基础模型。这一步是最消耗计算资源的通常需要使用大量的计算集群。监督微调阶段Supervised Finetuning, SFT 这个阶段的训练数据质量较高通常由人工筛选或生成。经过这个阶段的模型已经具备上线的能力。基于人类反馈的强化学习RLHF 奖励建模阶段Reward Modeling 在这个阶段模型不仅输出预测的内容还输出一个奖励值评分值用于后续的强化学习。强化学习阶段Reinforcement Learning 通过奖励模型对多个输出进行评分并基于评分进行加权反向传播调整模型参数。
4.3.2 模型训练模式
根据具体需求可以选择不同的训练模式
模式一 基于base模型 领域任务的SFT模式二 基于base模型 领域数据 continue pre-train 领域任务SFT模式三 基于base模型 领域数据 continue pre-train 通用任务SFT 领域任务SFT模式四 基于base模型 领域数据 continue pre-train 通用任务与领域任务混合SFT模式五 基于base模型 领域数据 continue pre-train混入SFT数据 通用任务与领域任务混合SFT模式六 基于chat模型 领域任务SFT模式七 基于chat模型 领域数据 continue pre-train 领域任务SFT
4.3.3 是否需要继续预训练continue pre-train
数据集差异大 如果领域任务的数据集与预训练的数据集差异较大建议进行continue pre-train。数据量较大 如果领域任务的数据量较大token在1B以上并且只追求领域任务的效果也建议进行continue pre-train。
4.3.4 选择chat模型还是base模型
base模型 如果希望模型的通用能力不下降建议选择base模型进行多任务混合训练。chat模型 如果只追求领域任务的效果可以选择chat模型进行领域任务的SFT。
4.4 实践建议
资源充足 如只考虑领域任务效果建议选择模式二如考虑模型综合能力建议选择模式五。资源有限 建议选择模式六。一般情况下 不进行RLHF微调。
4.5 开发工具库
LLaMA-Factory使用了一些关键的开发工具库包括Transformers和PEFT库后者提供了多种高效的微调方法如LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。
通过以上步骤和方法用户可以有效地使用LLaMA-Factory进行大模型的微调训练满足不同领域和任务的需求。
4.6 本地LLaMA-Factory训练模型实践运行配置
底座包含模型模型参数大小机器配置显存大小是否可运行ChatGLMChatGLM3-6B6BCPU 16核心 32G内存无未测试ChatGLMChatGLM3-6B6B显卡4070Ti16G可以ChatGLMChatGLM4-9B9B显卡4070Ti16G未测试LLaMAChinese-LlaMA27B显卡3060Ti8G未测试QwenQwen1.57B显卡4070Ti16G可以
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从LLaMA-Factory项目认识微调
LLaMA-Factory QuickStart
5 结论
搭建本地中文大语言模型是一个复杂而系统的工程涉及模型选择、硬件配置、框架选择、架构实现、训练工具和方法等多个方面。通过合理选择和配置可以在本地成功搭建并运行一个高性能的中文大语言模型。
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