低本钱单机多卡微调方案实战指南:Windows系统+双4070显卡+LLaMA-Factory微调7B大模子
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“本以为双4070就能硬刚7B模子,效果Windows下双卡并行都炸了…过程中各种报错,各种查原因,问了Deepseek,又问gpt,再问豆包,再问搜索引擎,所有有名大模子都问了,都搜了,解决方案屈指可数啊,花三天踩穿各种环境陷阱、显存陷阱,终极靠WSL2+量化压缩实现反杀!操纵过程重新整理如下:”
有图有原形,双4070并行微调,双12G显存全部100%占满
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a4ef896118a84dc78645a5cd76a92d1a.png#pic_center
装备数量2,训练完毕,完全在webui操纵执行
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7179c5bcf599419ba7881f7fd80435de.png#pic_center
一、重新说起:当企业级需求撞上消费级显卡
大模子有大模子的用处,小模子有小模子的用处,项目必要,思量小参数模子解决基本问题即可:
现状:
[*]预算限制无法采购A100/H100等专业卡
[*]现有工作站配备双4070(12G×2)消费级显卡
[*]需求:微调3B-7B量级大模子用于项目基本应用场景
Windows:
[*]版本 Windows 11 专业版
[*]处理器 Intel® Core™ Ultra 7 265K 3.90 GHz
[*]机带 RAM 128 GB (127 GB 可用)
[*]系统范例 64 位操纵系统, 基于 x64 的处理器
显卡(nvidia-smi)
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0fd2fc18e63f49d3b26849b44593a98a.png#pic_center
<hr> 二、Windows多卡并行血泪史:从希望到绝望
初次实验:直接执行LLaMA-Factory
按照LLaMA-Factory指南直接安装,自动识别设备数为2
下载速度慢,就执行这个源,pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e "."
# 之后就开始做微调,但是报错,报错现场还原,如下:
Setting ds_accelerator to cuda (auto detect)
W0501 20:35:10.995000 28028 site-packages\torch\distributed\elastic\multiprocessing\redirects.py:29] NOTE: Redirects are currently not supported in Windows or MacOs.
llamafactory.cli:143 >> Initializing
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