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LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 Qwen2-VL SFT(LoRA) 图像数据集教程 (2)欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/143725947

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LLaMA-Factory学习笔记(1)——采用LORA对大模型进行SFT并采用vLLM部署的全流程该博客是我根据自己学习过程中的思考与总结来写作的，由于初次学习，可能会有错误或者不足的地方，望批评与指正。

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使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型转自：萤火架构本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。

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LLaMA-Factory 使用 alpaca 格式的数据集flyfishalpaca 格式最初与Stanford大学的一个研究项目相关联，该项目旨在通过少量高质量的数据来微调大型语言模型。它受到了Alpaca模型（一种基于LLaMA的指令跟随模型）的影响，该模型是在Meta AI的LLaMA基础上进行改进而来的。

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LLaMA-Factory 使用 sharegpt 格式的数据集flyfishconversations: 包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。from可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 system: 可选的系统级别提示，类似于alpaca格式中的system字段，用于设置对话的整体背景或规则。 tools: 描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。这个字段对于那些需要与外部世界互动的应用特别有用。

11、LLaMA-Factory自定义数据集微调针对实际的微调需求，使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此，我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。**对于LLaMA-Factory项目，目前仅支持两种格式的数据集：alpaca 和 sharegpt。

快速体验LLaMA-Factory 私有化部署和高效微调Llama3模型（曙光超算互联网平台异构加速卡DCU）本文以 LLaMA-Factory 为例，在超算互联网平台SCNet上使用异构加速卡AI 显存64GB PCIE，私有化部署Llama3模型，并对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调、推理和合并。

llama-factory微调大模型一、背景微调或者全量调大语言模型，还包括deepseek,想找个快速的微调教程，网上暂时没有二、原理和步骤

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（一） LLaMA-Factory简介基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）

Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（三）通过web页面方式微调基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（一）基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型（二）

Qwen1.5大语言模型微调实践在人工智能领域，大语言模型（Large Language Model，LLM）的兴起和广泛应用，为自然语言处理（NLP）带来了前所未有的变革。Qwen1.5大语言模型作为其中的佼佼者，不仅拥有强大的语言生成和理解能力，而且能够通过微调（fine-tuning）来适应各种特定场景和任务。本文将带领大家深入实战，探索如何对Qwen大语言模型进行微调，以满足实际应用的需求。

LLaMA-Factory微调（sft）ChatGLM3-6B保姆教程CUDA安装完毕后，通过指令nvidia-smi查看1、选择下载目录：E:\llm-train\LLaMA-Factory，并打开