llama-factory多卡微调libuv
时间: 2025-02-18 09:32:14 浏览: 167
### 使用Llama-factory项目进行多GPU微调
对于希望利用多个GPU加速微调过程的情况,在`llama-factory`项目中可以通过调整配置文件中的参数实现这一目标。具体来说,通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES可以选择使用的GPU设备编号[^1]。
为了启用多GPU支持,通常需要修改训练脚本以引入分布式训练框架的支持,比如PyTorch的DistributedDataParallel (DDP)。这涉及到更新原始Colab笔记本中的代码片段:
```python
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def setup(rank, world_size):
dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)
setup(0, 2) # 假设使用两个GPU
model = YourModelClass()
model = DDP(model)
```
关于Libuv库的应用,其主要用于异步I/O操作处理,在深度学习领域并不常见作为主要依赖项出现。然而,在某些情况下,当涉及网络通信或事件循环管理时可能会间接用到它——例如在Web服务器端部署经过微调后的模型实例时。但在标准的微调流程里,并不需要特别关注libuv的配置[^2]。
相关问题
Llama-Factory单机多卡微调
### Llama-Factory 单机多卡微调教程
对于希望利用单台机器上的多个GPU来加速Llama-Factory模型微调过程的情况,可以遵循特定配置和命令来进行设置。具体实现涉及准备环境、调整参数以及执行相应的CLI指令。
#### 准备工作
确保安装了支持分布式训练的PyTorch版本,并且已经正确设置了CUDA环境变量以便能够识别所有的GPU设备[^1]。
#### 配置文件修改
为了适应多GPU场景,在`examples/train_lora/xxx.yaml`这样的配置文件中,需指定使用的GPU数量及相关超参数。通常情况下,这涉及到调整batch size和其他影响内存占用的因素以充分利用硬件资源[^2]。
```yaml
# 示例 YAML 文件片段
training:
num_gpus: 2 # 设置为实际可用的 GPU 数量
batch_size_per_gpu: 8 # 每个 GPU 上的数据批次大小
```
#### 执行微调命令
通过运行以下命令启动基于LoRA技术的微调流程:
```bash
llamafactory-cli train --multi-gpu examples/train_lora/xxx.yaml
```
此命令中的`--multi-gpu`选项告知框架采用数据并行模式跨多个GPU分发计算任务。
#### 合并微调后的权重
完成微调之后,可以通过下面的命令导出最终融合的基础模型与增量更新部分的结果:
```bash
llamafactory-cli merge_lora examples/merge_lora/xxx.yaml
```
该操作会将之前保存下来的LoRA适配器参数合并到原始预训练模型之中,从而得到完全定制化的大型语言模型实例。
#### 测试对话能力
最后,验证新模型的表现质量可借助交互式聊天界面工具:
```bash
llamafactory-cli chat examples/inference/xxx.yaml
```
这样就可以实时评估经过优化处理过的模型性能表现了。
llama-factory多卡部署微调
### LLaMA-Factory多GPU环境下的部署与微调指南
#### 准备工作
为了在多GPU环境中顺利部署和微调LLaMA-Factory,确保安装了与CUDA版本兼容的PyTorch至关重要。这一步骤能最大化利用GPU资源来加速模型训练和推理过程[^1]。
#### 启动命令调整
当涉及到多个GPU时,不再适用仅指定单一设备的方式(如`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`)。相反,应该让程序自动识别所有可用的GPU,并合理分配任务给它们。对于这一点,在启动脚本前不需要特别设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量,除非有意限制使用的显卡数量或种类。
#### 修改配置文件适应分布式训练
为了让LLaMA-Factory能够在多张GPU上运行,通常需要修改配置文件中的某些参数以启用分布式模式。具体来说:
- 设置`world_size`等于参与运算的GPU总数;
- 使用`torch.distributed.launch`模块作为入口点执行Python脚本;
下面是一个简单的例子展示如何通过命令行发起一个多GPU作业:
```bash
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE src/train.py ...
```
这里`src/train.py`代表实际用于训练的主程序路径,而`...`则表示传递给该脚本所需的其它参数。值得注意的是,上述命令假设所有的进程都在同一台机器上的不同GPU之间共享内存通信;如果是在集群环境下,则需进一步考虑节点间网络连接等因素[^3]。
#### 数据加载优化
考虑到大规模数据集可能带来的瓶颈效应,在多GPU场景下建议采用更高效的数据读取方式。比如可以通过增加worker数目(`num_workers`)加快I/O速度,或者尝试使用混合精度(Mixed Precision)技术减少所需带宽占用量,进而提升整体效率[^2]。
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