LLaMA-LoRA-Tuner
使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型
LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持，简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示，支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持，新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。
项目介绍：LLaMA-LoRA Tuner
LLaMA-LoRA Tuner 是一个旨在简化低秩适配（LoRA）技术用于 LLaMA 模型评估和微调的工具。该项目提供了一种高效且用户友好的方式来处理复杂的模型训练和评估工作流。
项目更新
在项目的 dev 分支中，提供了一个新的聊天用户界面和一个新的“演示模式”配置，方便地展示新模型。然而，目前新版本尚不支持微调功能，并且由于模型加载和提示模板格式的改变，这一版本不向后兼容。
项目特色
- 一键运行于 Google Colab：仅需一个 Google 账号即可启动，并通过标准的 GPU 环境运行模型训练和文本生成。
- 模型评估：支持从本地文件夹或通过 Hugging Face 存储库访问多种 LLaMA LoRA 模型。
- 模型切换：可以在如
decapoda-research/llama-7b-hf、nomic-ai/gpt4all-j等多种基模型之间自由切换。 - 模型微调：支持使用不同的提示模板和训练数据集格式进行微调。
- 数据集支持：能够加载 JSON 和 JSONL 数据集，甚至可以直接在界面中粘贴纯文本，同时支持 Stanford Alpaca 和 OpenAI 的数据格式。
如何开始
LLaMA-LoRA Tuner 提供多种运行方式：
在 Google Colab 上运行
Google Colab 提供了最简单的启动方式。通过观看视频指南，用户可以快速设置并运行节点。需要授权 Google Drive 访问以存储数据，并在大约 5 分钟后得到公共 URL，用户可在浏览器中访问该 URL 来使用应用程序。
通过 SkyPilot 在云服务上运行
SkyPilot 是一款工具，能够帮助用户在云服务（如 Lambda Labs, GCP, AWS 和 Azure）上运行应用程序。配置 .yaml 文件后，用户可以通过命令行启动任务，查看应用程序的公共 URL，并在浏览器中使用。
本地运行
对于拥有合适硬件的用户，可选择在本地直接运行应用。通过简单的 Conda 环境设置，用户可以快速配置环境并运行应用。
使用方法
详细的使用指南可以通过观看相关的 YouTube 视频获取。
致谢
感谢以下项目和作者对 LLaMA-LoRA Tuner 的贡献和启发：
LLaMA-LoRA Tuner 项目为那些希望快速、简单地评估和微调 LLaMA 模型的开发者提供了一个高效的平台，通过充分利用 Colab 和云服务，大大降低了技术门槛和时间成本。
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