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网站设计编程有哪些,网站域名以co与com有什么不同,海外免费云服务器,十大高端网站设计1. LLaMA-Factory 介绍LLaMA-Factory 是一个开源的大语言模型微调框架#xff0c;专门为LLaMA系列模型及其他开源大模型提供高效、便捷的微调解决方案。 核心特点#xff1a; 高效训练#xff1a;支持QLoRA、LoRA、全参数微调等多种高效微调方法易于使用#xff1a;提供Web…1. LLaMA-Factory 介绍LLaMA-Factory 是一个开源的大语言模型微调框架专门为LLaMA系列模型及其他开源大模型提供高效、便捷的微调解决方案。核心特点高效训练支持QLoRA、LoRA、全参数微调等多种高效微调方法易于使用提供Web UI和命令行两种交互方式多模型支持支持LLaMA、BLOOM、ChatGLM、Qwen、Baichuan等主流开源模型功能全面支持SFT、DPO、ORPO、KTO、预训练、继续训练等多种任务性能优化集成Flash Attention 2、Unsloth等优化技术支出微调方式GitHub地址: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory2. 如何使用LLaMA-Factory2.1 环境安装# 克隆仓库 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory # 创建conda环境可选 conda create -n llama_factory python3.10 conda activate llama_factory # 安装依赖 pip install -e .[torch,metrics] # 或安装精简版 pip install -e .2.2 快速开始Web UI方式# 启动Web界面 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 llamafactory-cli webui # 或在代码中启动 python src/train_web.pyWeb UI主要界面模型选择选择基础模型和适配器训练配置设置训练参数、数据集、微调方法数据集管理上传和配置训练数据训练监控实时查看训练损失和指标模型导出导出训练好的模型2.3 命令行方式微调基本微调命令# 使用QLoRA微调推荐 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset alpaca_en \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir saves/llama2-7b-lora \ --overwrite_cache \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3.0 \ --plot_loss \ --fp162.4 数据准备支持多种数据格式推荐使用JSON格式数据集格式示例alpaca格式json [ { instruction: 解释什么是人工智能, input: , output: 人工智能是... }, { instruction: 将以下句子翻译成英文, input: 今天天气很好, output: The weather is nice today. } ]3. 案例实践案例1医疗问答模型微调目标将通用LLaMA模型微调为医疗问答专家步骤准备医疗数据集# 数据集示例 medical_data [ { instruction: 什么是糖尿病, input: , output: 糖尿病是一种慢性疾病... }, { instruction: 高血压的治疗方法有哪些, input: 患者65岁血压150/95, output: 高血压的治疗包括... } ]配置训练参数# 医疗领域微调脚本 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset ./data/medical_qa.json \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target all \ --output_dir saves/medical-llama \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_scheduler_type cosine \ --learning_rate 2e-4 \ --num_train_epochs 5 \ --val_size 0.1 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 100 \ --save_steps 500模型推理from transformers import pipeline from llamafactory.model import load_model, load_tokenizer # 加载微调后的模型 model, tokenizer load_model(saves/medical-llama) pipe pipeline(text-generation, modelmodel, tokenizertokenizer) # 医疗问答 question 糖尿病的症状有哪些 response pipe(f问题{question}\n回答, max_length200) print(response[0][generated_text])案例2代码生成模型微调目标微调模型使其擅长生成Python代码数据集示例json [ { instruction: 写一个Python函数计算斐波那契数列, input: , output: def fibonacci(n):\n if n 1:\n return n\n a, b 0, 1\n for _ in range(n-1):\n a, b b, ab\n return b } ]训练配置# config.yaml model_name_or_path: codellama/CodeLlama-7b-hf dataset: ./data/code_dataset.json template: codellama finetuning_type: qlora quantization_bit: 4 lora_target: all per_device_train_batch_size: 2 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 1e-4 num_train_epochs: 3案例3多轮对话微调目标微调模型进行多轮对话数据格式[ { conversations: [ {role: user, content: 你好}, {role: assistant, content: 你好有什么可以帮助你的吗}, {role: user, content: 推荐一本好书}, {role: assistant, content: 我推荐《活着》这是一本...} ] } ]训练命令CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --model_name_or_path Qwen/Qwen-7B-Chat \ --dataset ./data/conversation.json \ --template qwen \ --finetuning_type lora \ --output_dir saves/chat-model \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 2 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 2 \ --logging_steps 10案例4DPO对齐训练目标使用偏好数据对齐模型# DPO训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 llamafactory-cli train \ --stage dpo \ --model_name_or_path saves/sft-model \ --dataset ./data/preference_data.json \ --template default \ --finetuning_type lora \ --output_dir saves/dpo-model \ --per_device_train_batch_size 2 \ --learning_rate 1e-5 \ --num_train_epochs 1 \ --logging_steps 105. 进阶功能模型合并# 将LoRA权重合并到基础模型 llamafactory-cli export \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --adapter_name_or_path saves/llama2-7b-lora \ --template default \ --export_dir merged_model \ --export_size 2 \ --export_legacy_format false模型评估# 评估模型 CUDA_VISIBLE_DEVICES0 llamafactory-cli evaluate \ --model_name_or_path saves/finetuned-model \ --template default \ --task mmlu \ --split test \ --lang en \ --n_shot 5 \ --batch_size 4想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”