企业官网建设流程全解析

丽江市建设局网站,极验 wordpress 表单,计算机基础网页制作教程,茌平网站建设道气钻LLaMA-Factory 课程答疑系列一#xff1a;10个关键问题速查#xff0c;官方认证解法让训练推理不踩雷 作为当下热门的大模型微调工具#xff0c;LLaMA-Factory凭借灵活的适配性和高效的训练能力#xff0c;成为不少开发者的首选。因此#xff0c;我们联合LLaMA-Factory作…LLaMA-Factory 课程答疑系列一10个关键问题速查官方认证解法让训练推理不踩雷作为当下热门的大模型微调工具LLaMA-Factory凭借灵活的适配性和高效的训练能力成为不少开发者的首选。因此我们联合LLaMA-Factory作者郑耀威博士亲自开设了《从零开始玩转LLaMA-Factory大模型微调》课程。别让明天的你后悔今天没点开这篇文章LLaMA-Factory作者亲授带你抢占AI微调先机课程上线后备受关注有不少开发者和在在校生报名参与学习。在这个过程中我们收集了不少学院反馈过来的问题比如显存溢出、微调效果不佳、训练卡住等问题却频繁出现。今天整理了 《从零开始玩转LLaMA-Factory大模型微调》课程中的高频问题附上官方认证的解决方案不管你是刚入门的新手还是有一定经验的开发者都能快速找到答案少走弯路Q1在大模型实验室Lab4AI安装Flash Attention时终端提示OOM我该如何解决现象在Terminal终端页面自定义环境下运行如下所示的命令安装Flash Attention时页面持续停留在编译页面例如下图所示。pip install flash-attn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple运行一段时间后实例自动重启导致终端连接自动重连。A采用源码编译方式安装Flash Attention对系统内存资源要求较高。为确保编译过程稳定建议配置充足的内存资源。我们推荐系统至少配备400GB内存建议至少选用H800 * 4卡GPU资源以提升安装成功率与构建效率。1、登录账号后点击悬浮菜单栏的“新建实例”根据需要选择资源类型CPU/GPU、规格及卡数点击“启动”按钮。实例启动后点击“Terminal”打开终端运行以下命令查看Torch版本。python -c import torch; print(torch.__version__)2、访问Flash Attention公开的仓库地址下载对应Python版本和cuda版本的release包以flash_attn-2.8.3cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whl为例。3、下载完成后返回[JupyterLab处理专属数据/Terminal]页面单击加号新建一个local_pkgs目录然后将上步下载的文件拖拽至/workspace/local_pkgs目录下。4、在终端运行如下所示的命令在本地直接安装预编译好的flash-attn高性能二进制库pip install /workspace/local_pkgs/flash_attn-2.8.3cu12torch2.7cxx11abiTRUE-cp310-cp310-linux_x86_64.whlQ2模型微调日志中的进度条为什么是errorA微调日志中进度条显示 error 通常是 进度条组件的渲染问题而非训练程序的功能错误。其本质是工具库如 tqdm在特定终端环境下无法正常动态刷新进度条因此输出 error 标记。只要训练日志中后续有正常的训练指标如损失、步数输出训练逻辑即为正常无需担心。Q3在传输数据时提示文件“permission denied.”我该怎么办A: 大模型实验室Lab4AI提供user-data文件夹的传输数据权限其他文件是没有权限被写入数据的。根据您的反馈您在向 /codelab 文件夹传输数据该文件夹是没有写入数据权限的。您可以先在user-data文件夹里写入数据然将文件copy到/codelab 文件夹内。如果文件小的话可以直接通过jupyter上传。Q4数据集上传时可以接受的最大限制是多少A目前文件管理数据集上传是没有限制的。Q5LLaMA Board 无法正常显示数据集怎么办A启动 LLaMA Board 前确保当前工作目录与 LLaMA-Factory 主目录保持一致重新启动即可正常显示。Q6现在的数据集处理格式是只支持文本语音或者视频模态而不支持文本语音视频的这种三模态处理格式吗ALlamaFactory 框架目前不支持原生的 “文本 语音 视频” 三模态处理格式其架构设计仅支持 “文本 一种其他模态” 的双模态融合。若需三模态微调需通过自定义代码或分阶段融合等方式扩展框架暂未提供开箱即用的三模态支持。Q7训练进程卡住不动该怎么办ALLaMA-Factory 训练时进程停滞无日志输出、GPU 利用率异常分为单卡非分布式和多卡分布式两种场景。如果没有使用分布式训练请使用下述命令检查 CUDA 版本的 PyTorch 是否被正确安装python -c import torch; print(torch.cuda.is_available())如果使用了分布式训练请尝试设置环境变量export NCCL_P2P_LEVELNVL。Q8如何模型权重拆分到多个设备上A训练阶段推荐使用DeepSpeed ZeRO-3 或 FSDP 技术参考官方示例配置推理阶段通过 vLLM 开启张量并行实现多设备拆分查阅对应官方示例链接。Q9LLaMA-Factory 中如何使用 ORPO 或 SimPO 训练方法A参考示例脚本https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/train_lora/llama3_lora_dpo.yaml将脚本中的 pref_loss 参数修改为 orpo启用 ORPO 训练或 simpo启用SimPO 训练即可。以上就是 LLaMA-Factory 使用过程中最常见的9个问题及解决方案建议收藏备用如果在实战中遇到其他疑难问题欢迎在评论区留言补充后续会持续更新答疑系列觉得有用的话别忘了点赞、在看、转发给身边需要的朋友呀点击购买添加课程优惠官了解课程详情创作者招募中Lab4AIxLLaMA-Factory邀你共创实战资源想解锁大模型微调实战却愁无算力、缺平台现在机会来了Lab4AI联合LLaMA-Factory启动创作者招募诚邀AI开发者、学生及技术爱好者提交微调实战案例通过审核即享算力补贴与官方证书等共创AI实践新生态。大模型实验室Lab4AI实现算力与实践场景无缝衔接具备充足的H卡算力支持模型复现、训练、推理全流程使用。Lab4AI大模型实验室还能做什么作为算力驱动的AI实践内容生态社区它不是普通的代码仓库而是集代码、数据、算力与实验平台于一体的平台项目中预装虚拟环境让您彻底告别“环境配置一整天训练报错两小时”的窘境。论文板块覆盖从顶刊论文获取Arxiv速递、论文查询、处理翻译、分析、导读、笔记、复现到科研成果转化的全环节为科研人提供一站式工具与资源。AI课程板块打造“学练结合”模式课程配套可运行实验从模型拼接原理到训练代码实现每一步都有实操支撑有效降低“懂理论不会动手”的学习门槛。LLaMA Factory官方微调课程早鸟价450元开源作者亲授配套300元算力完课证书微调手册答疑社群带您从理论到实践一站式掌握大模型定制化的核心技能。