【ChatGLM3】（7）：在autodl上，使用A50显卡，使用LLaMa-Factory开源项目对ChatGLM3进行训练，非常方便的，也方便可以使用多个数据集_chatglm3 训练-程序员宅基地
技术标签： llama chatglm3 大模型 autodl chatgpt
1，视频地址
https://www.bilibili.com/video/BV1GN411j7NP/
大模型训练利器，使用LLaMa-Factory开源项目，对ChatGLM3进行训练，特别方便，支持多个模型，非常方方便
更多ChatGPT技术文章：
https://blog.csdn.net/freewebsys/category_12270092.html
1，关于LLaMa-Factory项目
项目地址：
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
LLaMA Board: 通过一站式网页界面快速上手 LLaMA Factory
使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py 启动 LLaMA Board。（该模式目前仅支持单卡训练）
与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比，LLaMA-Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比，同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术，LLaMA-Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。
2，安装LLaMa-Factory
先下载git 代码，然后执行安装：
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd /LLaMA-Factory
pip3 install -r requirements.txt
参考文档：
https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md
然后启动项目：
python3 src/train_web.py
可以修改代码中的端口：
from llmtuner import create_ui
def main():
demo = create_ui()
demo.queue()
demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006, share=False, inbrowser=True)
if __name__ == "__main__":
main()
3，启动成功
就可以看到界面了：
选择完成就可以预览脚本了：
然后就可以执行了。
过一会就可以看到过程图了：
可以展示进度百分百，和曲线了。确实非常方便。
GPU使用在23G左右：
资源消耗：
4，总结
工具还是非常的简单，可以把机构参数进行设置下。
主要就是把参数可视化，同时把结果也可视化。
非常的方便。进度也可以看到。
支持很多模型：
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