前言深度学习一般分为训练和部署两大部分。训练部分首先也是最重要的是构建网络结构，准备数据集，使用各种框架进行训练，训练要包含validation和test的过程，最后对于训练好的模型要在实际业务中进行使用。训练的操作一般在线下，实时数据来之后在线训练的情况比较少，大多数情况下数据是离线的，已经收集好的，数据更新不频繁的一天或一周一收集，数据更新频繁的可能几十分钟，在线下有大规模的集群开始对数据或模
在使用“llamafactory”与“huggingface”数据集的过程中，我们的团队经历了一系列的挑战与反思。以下是整个过程的详细记录，涵盖了项目的各个方面，从背景定位到扩展应用，力求在轻松的语气中分享我们所学到的经验和教训。
### 背景定位
在当今的AI模型训练中，数据集的选取与处理显得尤为重要。以“llamafactory”为例，我们的主要业务场景是构建一个高效的自然语言处理模型，以
在这篇博文中，我将与大家分享如何使用“llamafactory”训练自己的大模型的过程。这是一个令人兴奋的探索之旅，涉及到环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展等多个方面。以下是我整理的详细步骤，大家可以参考。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境准备充分。首先，我们需要了解技术栈兼容性。在这方面，我画了一个四象限图来帮助展示不同技术的匹配度。
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数据预处理流程和数据集之间是互相分离的两个部分，通常数据集定义了如何处理标注信息，而数据预处理流程定义了准备数据项字典的所有步骤。数据集预处理流程包含一系列的操作，每个操作将一个字典作为输入，并输出应用于下一个转换的一个新的字典。蓝色框表示预处理流程中的各项操作。随着预处理的进行，每一个操作都会添加新的键值（图中标记为绿色）到输出字典中，或者更新当前存在的键值（图中标记为橙色）。以之前的point
目录一、环境准备1.进入ModelArts官网2.使用ModelArts体验实例二、准备环节1.下载数据集2.配置分布式环境三、加载数据集四、定义模型五、启动训练 本教程主要讲解，如何在CPU平台上，使用MindSpore进行数据并行分布式训练，以提高训练效率。 完整的样例代码：distributed_training_cpu目录结构如下：bash └─sample_code
├─dis
使用经典网络完成花朵的102分类数据预处理数据读取数据增强迁移学习重定义全连接层执行函数，调整网络可更新参数设置优化器训练模块第一轮训练加训测试数据预处理展示预测结果 数据预处理今天我们使用的数据集和以前几次有所不同，我们的训练集和测试集都是由文件夹组成的，文件夹的名字是花朵的分类，文件夹存储了该种类花朵的几张图片。 每个编号对应的花朵名称储存在另一个地方，由于每种花朵的图片数量都比较少，所以我
LLaMaFactory 多卡训练是一个在分布式环境中高效训练大规模语言模型的框架。在进行多卡训练时，用户需要考虑到版本兼容性、配置管理、性能优化等多方面的问题。本文将详细探讨解决LLaMaFactory多卡训练问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
## 版本对比
在对LLaMaFactory的不同版本进行比较时，我们可以关注各版本之间的特性差异，包括
分享一个模型最后两个教程展示了如何使用 PyTorch、 Keras 和 Accelerate 优化分布式设置的模型。下一步就是把你的模型公之于众！我们相信公开分享知识和资源，使人工智能大众化。我们鼓励你考虑与社区分享你的模式，以帮助其他人节省时间和资源。在本教程中，您将学习在 Model Hub 上共享经过训练或调优的模型的两种方法:以编程方式将文件推送到Hub。通过 web 界面将文件拖放到
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2024-07-11 21:22:24
215阅读
本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用Auto Model，这些类将根据给定的checkpoint实例化模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关详细信息，请查看：AutoModel文档。请随意修改代码，使其更具体，并使其适应你的特定用例
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2024-06-06 16:31:19
184阅读
最近在处理“llamafactory 添加训练数据”的问题时，遇到了一些挑战。为了更好地记录这个过程，我决定整理成一篇博文，希望能为大家提供一些参考。
### 问题背景
在一个需要持续集成机器学习模型的项目中，llamafactory是我们用来管理训练数据和模型的核心工具。然而，在添加新训练数据的过程中，出现了以下问题，影响了我们的业务运营。
- **业务影响分析**
- 新数据添加失败
保证选择的 模型名称 和本地路径的模型名称一致。从 webui 点击开启训练，报错误。
本文是作者在使用huggingface的datasets包时，出现无法加载数据集和指标的问题，故撰写此博文以记录并分享这一问题的解决方式。以下将依次介绍我的代码和环境、报错信息、错误原理和解决方案。首先介绍数据集的，后面介绍指标的。系统环境： 操作系统：Linux Python版本：3.8.12 代码编辑器：VSCode+Jupyter Notebook datasets版本：2.0.0数据集的：
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2024-07-24 14:34:01
689阅读
计算机图形学中基于物理建模的渲染技术之所以能给人极佳的视觉体验，是因为利用这些渲染技术能够很真实的反映出每种物体独有的“质感”。我们能通过人眼观察来感受物体表面“质感”的原因，也是因为物体表面反射周围环境的特性不同而造成的，因此对物体表面的物理建模对于其表面本身的质感表现至关重要。对物体表面的建模，最简单的是镜面模型。利用镜面模型渲染出的物体具有十分光滑的感觉。然而现实生活中很多物体表面一般是粗糙
在进行“python subprocess cmd执行llamafactory训练”过程中，我们遇到了多项挑战。本博文将详细记录这个过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化，以便为类似问题提供参考。
### 问题背景
随着机器学习应用的快速发展，我们决定使用 LlamaFactory 框架进行模型训练。然而，采用 `python subprocess` 模块调用系统命令
llamafactory 是一个强大的工具，专注于让开发者能够训练自己的数据集. 在本文中，我们将深入探讨如何使用 llamafactory 进行数据集训练，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面。
# 版本对比
在选择 llamafactory 的版本时，需要了解各个版本之间的特性差异。以下是我们对比了最新版本 1.2.0 和 1.1.0 的主要特性：
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内容介绍这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学，将涵盖的主要内容是：Bert系列有关的论文，Huggingface的实现，以及如何在不同下游任务中使用预训练模型。看过这篇博客，你将了解：Transformers实现的介绍，不同的Tokenizer和Model如何使用。如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型，如果你想利用这个库实现自己的下游任务，而不想过多关注其
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2024-08-22 12:54:19
627阅读
# Hugging Face中的中文实体识别预训练模型使用指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支。实体识别（NER, Named Entity Recognition）是NLP中的一个关键任务，旨在从文本中识别出特定的实体（如人名、地名、组织名等）。Hugging Face是一个广受欢迎的开源库，提供了多种预训练的模型，可以方便地用于NLP任务，包括中文实体识别。
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llamafactory导出模型给ollama的过程涉及了一系列的步骤与配置。下面会详细介绍如何在技术环境中顺利完成这一过程。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的技术栈是兼容的。llamafactory和ollama的兼容性如下图所示。
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quadrantChart
title 技术栈匹配度
x-axis 响应速度
y-axis 功能
使用的数据集CoT_chinese_data, alpaca_gpt4_data_zh, gaokao三个数据集合计是74771条数据，A100 * 2 80G 训练了一天。训练命令：llamafactory-cli train \
--stage sft \
--do_train True \
--model_name_or_path /data/llmservice/m
原创
2024-08-05 10:39:41
855阅读
llamafactory 是一个用于多种任务的深度学习模型框架，它支持数据并行和模型并行，旨在提高计算效率和资源利用率。在实际应用中，有时会遇到数据并行与模型并行之间的协调问题，因此需要制定严谨的备份、恢复、预防和迁移策略，以确保系统的高可用性和数据安全。下面是针对这一问题的详细解决方案：
### 1. 备份策略
为了确保数据安全与完整性，制定一套合理的备份策略是非常重要的。备份计划将采用甘特
