基于阿里云PAI部署LLaMA Factory 完成Llama3低代码微调和部署
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在使用阿里云PAI(Platform of Artificial Intelligence)部署LLaMA Factory进行LLM(Large Language Model)微调和部署时,需要遵循以下步骤:
- 准备数据集:根据LLaMA Factory的要求准备相应的数据集。
- 配置环境:在PAI平台上配置相应的环境,包括LLaMA的预训练模型和微调所需的资源。
- 编写代码:使用LLaMA Factory的代码框架编写微调的代码。
- 提交任务:在PAI平台上提交微调任务并监控进度。
- 部署模型:微调完成后,将模型部署为一个服务,使其可以进行推理。
以下是一个简化的代码示例,展示如何在PAI上使用LLaMA Factory进行模型微调:
在这个例子中,我们定义了一个作业配置文件,指定了资源参数、使用的镜像、环境变量、命令和参数。这个配置文件会在PAI平台上启动一个LLaMA Factory的微调作业。
请注意,实际部署时,你需要替换数据集路径、模型路径、Docker镜像地址、环境变量和其他参数以适应你的具体设置。
以上代码仅为一个示例,具体实现可能需要根据LLaMA Factory和PAI平台的具体API进行调整。
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