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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程(持续更新),希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。需要说明的是,本篇是LLaMA Factory发生重大更新后的迭代版本,所以会持续进行更新。
在之前博客中介绍了LLaMA Factory单机微调的实战教程,但模型参数量大了以后,必须就要使用多卡进行微调和训练了。尤其最近新出了几个效果很不错的开源大模型,比如Qwen 2-72B-Chat、Qwen1.5-72B-Chat、Command R+(104B),所以即使是A100 80G,也需要多卡进行微调。
一般来说,是使用deepspeed进行多卡微调的。但是配置环境却并不是那么一帆风顺的。为了帮助同学们加快多卡微调的进度,最终将逐步的操作过程总结如下。希望能对遇到同样需求的同学们有所帮助。
需要说明的是以下两点:
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