我们采用 LLaMA-Factory平台进行微调语言模型，详细信息可以访问github主页（https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory）浏览。

租赁显卡

采用AutoDL作为云平台进行微调训练。Win系统采用终端命令行操作的过程差不多。

选择合适的显卡，点击租赁

LLaMa-Factory 所需要的设备软硬件环境要求如下：

Mandatory	Minimum	Recommend
python	3.8	3.10
torch	1.13.1	2.2.1
transformers	4.37.2	4.38.2
datasets	2.14.3	2.17.1
accelerate	0.27.2	0.27.2
peft	0.9.0	0.9.0
trl	0.7.11	0.7.11

Optional	Minimum	Recommend
CUDA	11.6	12.2
deepspeed	0.10.0	0.13.4
bitsandbytes	0.39.0	0.41.3
flash-attn	2.3.0	2.5.5

训练各类模型所需的显存大小：

Method	Bits	7B	13B	30B	65B	8x7B
Full	16	160GB	320GB	600GB	1200GB	900GB
Freeze	16	20GB	40GB	120GB	240GB	200GB
LoRA	16	16GB	32GB	80GB	160GB	120GB
QLoRA	8	10GB	16GB	40GB	80GB	80GB
QLoRA	4	6GB	12GB	24GB	48GB	32GB

在弹出页面内镜像一栏选择基础镜像，下拉菜单内依据以上要求选择合适的pytorch框架版本、Python版本和Cuda版本。之后点击立即创建。

选择配置

本地平台配置

克隆项目

创建成功后，点击JupyterLab进入终端页面。

进入终端

终端页面如下，点击终端进入命令行页面。

点击终端

再命令行输入以下代码-回车，进行学术资源加速：

source /etc/network_turbo  

再输入以下代码回车，克隆LLaMA-Factory项目：

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

稍等一段时间，克隆完成结束后出现以下界面：

完成界面

新建虚拟环境

输入以下代码，创建新环境：

conda create -n llama_factory python=3.10  

中间有过程需要输入y进行确认。

输入以下代码初始化conda：

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh  

输入以下代码激活该环境：

conda activate llama_factory  

如图所示，已经成功激活：

❝

「虚拟环境」

虚拟环境为项目提供了一个隔离的空间，可以避免不同项目依赖的包版本冲突。每个虚拟环境都有自己的依赖包副本，不会影响到其他环境。

之后每次运行都需要激活虚拟环境。

❞

安装依赖库

输入以下代码，进入平台目录：

cd LLaMA-Factory  

输入以下代码，安装所需的库文件

pip install -r requirements.txt  

再安装modelscope库

pip install modelscope -U  

启动前端页面

首先下载访问以下链接，下载并解压压缩包：AutoDL-SSH-Tools.zip

https://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/tool/AutoDL-SSH-Tools.zip  

在命令行输入以下代码：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py  

出现如下页面即启动成功，注意端口号为7860

回到解压后的压缩包，打开第一个文件：

回到AutoDL控制台页面，按照下图填入相关信息后，点击开始代理：

点击此网址，即可进入训练平台的前端页面：

前端页面

下载大模型

其他方法见往期推送，现补充一个新的方法：

新建py文件，命名为download.py，代码如下：

from modelscope import snapshot_download  
model_path="qwen/Qwen1.5-7B-Chat"  
cache_path="/root/autodl-tmp"#云平台建议下载到这个目录，是数据盘，可以扩增  
snapshot_download(model_path, cache_dir=cache_path)  

model_path可以更换为huggingface或者modelscope上的模型目录，运行该py文件即可下载

终端运行py文件方法，命令行该文件目录下输入：

python download.py  

模型目录位置

模型下载网站：ModelScope

https://modelscope.cn/  

Huggingface

https://huggingface.co/  

GitHub

https://github.com/  

Gittee

https://gitee.com/  

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。

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本文转自 https://blog.csdn.net/Javachichi/article/details/140877888?spm=1001.2014.3001.5502，如有侵权，请联系删除。