【大模型】基于LLaMA-Factory的模型高效微调

LLaMA-Factory项目先容

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）练习与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预练习模型的微调，框架特性包罗：

• 模型种类：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
  
• 练习算法：（增量）预练习、（多模态）指令监视微调、奖励模型练习、PPO 练习、DPO 练习、KTO 练习、ORPO 练习等等。
  
• 运算精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
  
• 优化算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 PiSSA。
  
• 加速算子：FlashAttention-2 和 Unsloth。
  
• 推理引擎：Transformers 和 vLLM。
  
• 实验面板：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
  
• LLaMA-Factory项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
  
• LLaMA-Factory官方文档：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html