微调大语言模型——LLaMa-Factory平台搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
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这篇文章距离上次修改已过218天,其中的内容可能已经有所变动。
由于原文提供的代码和指导已经非常详细,我们无需再重复提供同样的内容。但是,为了保证回答的完整性,我们可以提供一个概览性的指导和关键步骤的代码示例。
概览性指导:
- 准备环境:安装必要的软件和库,如Python、git、docker等。
- 克隆仓库:使用git克隆LLaMa-Factory的仓库到本地。
- 配置环境:根据自己的需求配置LLaMa模型和相关参数。
- 训练模型:使用提供的脚本训练LLaMa模型。
- 服务部署:将训练好的模型部署为API服务,以便进行预测和使用。
关键步骤的代码示例:
以上代码示例提供了从环境准备到模型训练和服务部署的关键步骤。实际操作时,请确保根据自己的需求修改配置文件和参数。
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