simple-llm-finetuner
在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
Simple LLM Finetuner 项目介绍
Simple LLM Finetuner 是一个面向初学者的友好界面，旨在简化大型语言模型的微调过程。该项目利用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 方法和 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 库，使用户能够在普通的 NVIDIA GPU 上进行模型微调。
项目特点
该项目具有以下几个突出特点：
-
用户友好：Simple LLM Finetuner 提供了直观的用户界面，使得即使是初学者也能轻松上手。
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数据集管理：用户可以直接在界面中粘贴数据集，每个样本之间用两个空行分隔，操作简单方便。
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参数自定义：界面允许用户调整微调和推理的各种参数，并对每个参数都提供了解释，便于理解。
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灵活性：在小型数据集和256的样本长度下，甚至可以在普通的 Colab Tesla T4 实例上运行。
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全面功能：用户可以通过界面完成数据集管理、参数设置、模型训练和评估等全过程。
使用指南
使用 Simple LLM Finetuner 需要满足以下条件：
- Linux 或 WSL 环境
- 现代 NVIDIA GPU，显存不少于 16GB（对于较小的样本长度，可能可以使用更少的显存）
项目推荐使用虚拟环境来安装所需的包，首选 Conda。安装步骤包括创建虚拟环境、安装 CUDA 和 PyTorch 等。
安装完成后，用户可以克隆项目仓库，安装所需包，然后运行应用程序。通过浏览器访问本地服务器，即可开始使用 Simple LLM Finetuner。
操作流程
- 准备训练数据，将整个训练数据集粘贴到文本框中。
- 在"New PEFT Adapter Name"文本框中指定新的 LoRA 适配器名称。
- 调整最大序列长度和批量大小以适应 GPU 内存。
- 点击训练按钮开始训练过程。
- 训练完成后，模型将保存在
lora/目录中。 - 在"Inference"标签页中选择训练好的 LoRA，即可进行推理测试。
项目状态
需要注意的是，Simple LLM Finetuner 项目目前已处于停止维护状态。项目作者建议用户转而使用其他更活跃的工具，如 LLaMA-Factory、unsloth 或 text-generation-webui。
总结
Simple LLM Finetuner 为大语言模型的微调提供了一个简单而强大的解决方案。虽然项目已不再活跃，但其设计理念和用户友好的特性仍然值得学习和借鉴。对于那些希望了解和实践大语言模型微调的人来说，这个项目提供了宝贵的入门经验。
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