LLaMA-Factory学习资料汇总 - 高效微调100+大语言模型的开源工具

LLaMA-Factory简介

LLaMA-Factory是一个用于高效微调大语言模型的开源工具,由GitHub用户hiyouga开发。它支持通过WebUI界面对100多种大语言模型进行微调,大大简化了模型微调的流程。该项目目前已获得超过30.5k的Star,是大语言模型领域备受关注的开源项目之一。

主要特性

支持100+种大语言模型的微调提供友好的WebUI界面,易于使用支持多种微调方法:全参数微调、LoRA、QLoRA等集成了训练、微调、推理等功能支持多种框架:Accelerate、DeepSpeed、vLLM等开源免费,社区活跃

学习资源

1. 官方文档

LLaMA-Factory GitHub仓库 - 项目主页,包含详细说明文档LLaMA-Factory在线文档 - 更加全面的使用文档

2. 快速入门

Colab教程 - 在Colab中快速体验LLaMA-Factory快速开始指南 - 命令行快速上手教程

3. 进阶教程

分布式训练教程 - 使用GKE进行分布式微调Qwen文档中的LLaMA-Factory教程 - 结合Qwen模型使用LLaMA-Factory

4. 社区资源

Hugging Face组织主页 - 包含相关模型、数据集等资源GitHub Discussions - 项目讨论区,可以寻求帮助

5. 学术论文

Efficiently Fine-Tuning 100+ LLMs in WebUI - LLaMA-Factory相关论文(ACL 2024)

总结

LLaMA-Factory作为一个功能强大、易用性高的大语言模型微调工具,为研究者和开发者提供了极大的便利。通过本文汇总的学习资源,读者可以快速掌握LLaMA-Factory的使用方法,充分发挥其在大语言模型微调方面的优势。无论是学术研究还是工业应用,LLaMA-Factory都是一个值得关注和深入学习的优秀开源项目。