Dies ist die Linux-App namens LLaMA Efficient Tuning, deren neueste Version als v0.9.3_Llama4,Gemma3,Qwen3,InternVL3,Qwen2.5-Omnisourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens LLaMA Efficient Tuning with OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
LLaMA Effizientes Tuning
BESCHREIBUNG:
Einfach zu verwendendes LLM-Feinabstimmungs-Framework (LLaMA-2, BLOOM, Falcon, Baichuan, Qwen, ChatGLM2)
Eigenschaften
- Python 3.8+ und PyTorch 1.13.1+
- Transformatoren, Datensätze, Accelerate, PEFT und TRL
- Jieba, Rouge-Chinesisch und NLTK (bei der Bewertung verwendet)
- gradio und matplotlib (verwendet in web_demo.py)
- uvicorn, fastapi und sse-starlette (verwendet in api_demo.py)
- Derzeit unterstützt die Web-Benutzeroberfläche nur das Training auf einer einzelnen GPU
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/llama-efficient-tuning.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.