llamafactory-cli webui评估

### 关于 `llamafactory-cli webui` 的多 GPU 配置 在使用 `llamafactory-cli webui` 进行多 GPU 环境配置时，主要涉及以下几个方面： #### 1. **CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置** 为了指定多个 GPU 设备供程序运行，可以通过设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来实现。该变量允许开发者定义哪些 GPU 可见并参与计算。例如，在双卡环境中启用第 0 和第 1 块 GPU，命令如下所示[^4]: ```bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ``` #### 2. **分布式训练模式** 对于多 GPU 场景，推荐采用 PyTorch 提供的数据并行（Data Parallelism）或多进程分布策略（Distributed Data Parallel）。如果希望利用 DeepSpeed 或其他优化工具来加速训练过程，则需额外安装这些库，并调整启动脚本中的参数。 假设我们已经准备好了一个基于 LLaMA-Factory 的项目目录结构以及预训练权重文件路径 `/path/to/model_weights` ，那么完整的命令可能类似于下面这样[^5]: ```bash torchrun --nproc_per_node=NUM_GPUS \ llamafactory_cli.py webui \ --model_name_or_path /path/to/model_weights \ --template llama3 ``` 其中 `--nproc_per_node` 参数指定了每节点使用的 GPU 数量 (`NUM_GPUS`) 。注意替换实际值前先确认本地可用设备数目。 #### 3. **混合精度训练选项** 正如之前提到过的内容那样，在高性能计算领域内广泛采用了半精度浮点数表示形式 (FP16/BF16)，它们能够有效减少内存消耗同时加快运算速度而不显著降低最终效果质量。因此当构建大规模语言模型应用实例的时候也应该考虑加入此类特性支持[^6]。 具体来说就是在初始化模型加载阶段增加相应标志位开关如 `fp16=True` 或者直接修改 YAML 文件内的字段描述部分从而激活自动适配机制完成整个流程切换操作即可达成目标功能模块集成工作成果展示环节啦！ --- ### 示例代码片段 以下是结合上述要点的一个简单示例： ```yaml # Example configuration file for multi-GPU setup with mixed precision training. training: use_fp16: true # Enable FP16 mode if supported by hardware. num_gpus: 2 # Number of GPUs to utilize during the session. environment_variables: cuda_visible_devices: "0,1" # Specify which physical devices will be utilized. ``` --- ### 总结说明 综上所述，要成功部署适用于多张图形处理器单元协同工作的版本号为 CLI WebUI 工具链解决方案的话就需要综合考量包括但不限于操作系统兼容性状况评估报告结论在内的众多因素之后再做出合理规划安排才行哦~

### 关于 LlamaFactory CLI 的数据集下载与使用 LlamaFactory 是一种用于微调大型语言模型（LLM）的工具，支持多种预训练模型并提供了一个友好的 Web UI 接口来简化操作过程。以下是有关 `llamafactory-cli webui` 命令以及如何下载和管理数据集的相关信息。 #### 启动 WebUI 并设置环境变量 为了在国内环境中更高效地运行 LlamaFactory 工具链，可以通过设置环境变量 `USE_MODELSCOPE_HUB=1` 来指定从 ModelScope 魔搭社区下载所需资源[^3]。这一步可以有效规避因网络原因无法正常访问 Hugging Face 所带来的问题。具体启动命令如下： ```bash export USE_MODELSCOPE_HUB=1 && llamafactory-cli webui ``` 如果需要进一步配置 GPU 和端口号，则可按照以下方式调整参数[^2]: ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=0 GRADIO_SERVER_PORT=8080 llamafactory-cli webui ``` 上述命令中的各部分含义分别为： - **`CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`**: 指定仅使用编号为 0 的 GPU 进行计算； - **`GRADIO_SHARE=0`**: 禁用 Gradio 提供的共享链接功能； - **`GRADIO_SERVER_PORT=8080`**: 将服务绑定到本地主机上的 8080 端口； #### 数据集准备流程 对于希望利用自定义数据集进行微调的情况，通常需遵循以下几个方面的要求: 1. **数据格式规范化** - 支持 JSON 文件作为输入源之一，其中每条记录应包含字段 `"instruction"`、`"input"` 及 `"output"` 表达具体的对话形式。 示例结构如下所示: ```json [ { "instruction": "解释一下量子力学的基础概念", "input": "", "output": "量子力学是一门研究微观粒子行为规律的物理学分支..." }, ... ] ``` 2. **上传至 WebUI** - 当成功打开 WebUI 页面之后，在左侧导航栏找到对应选项加载外部文件或者直接粘贴文本内容完成初步导入工作。 3. **验证数据质量** - 在实际训练前务必仔细检查所选样本是否存在明显错误或偏差现象以免影响最终效果评估准确性[^1]。 #### 注意事项 尽管提供了便捷的操作界面但仍建议使用者具备一定编程基础以便更好地理解和解决可能出现的各种技术难题。另外考虑到版权保护等因素并非所有公开可用语料库都适合随意分发传播所以在选取过程中也要格外留意相关法律法规限制条件。 ```python import json def validate_dataset(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: data = json.load(f) for item in data: assert isinstance(item.get('instruction'), str), "'instruction' must be a string" assert isinstance(item.get('input'), (str, type(None))), "'input' can either be a string or null" assert isinstance(item.get('output'), str), "'output' must be a string" validate_dataset('./path/to/your/dataset.json') print("Dataset validation passed.") ```