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在 ChatGPT 開啟在 Claude 開啟

在本地 NVIDIA GPU 環境中,建置 LLAMA Factory 的 AI 模型微調開發環境,需依序安裝 Python 3.12、CUDA 與 PyTorch。接著拉取 LLAMA Factory 程式碼並安裝依賴,即可啟動並選擇資料集進行模型訓練,例如使用 NVIDIA 4070 ti super 顯示卡。

Podcast 對話本文 AI 對話朗讀版

本節目由 AI 撰稿並以合成語音播出,主持人為虛擬角色。

本文音訊由 VoAI 提供技術支援VoAI 絕好聲創

前言

LLAMA Facotry 都是很熱門的自己微調模型的框架,因為想打造自己的客服機器人,因此參考了資料,試著嘗試想拿一些開源AI模型來調整看看。

潛在的 AI 需求

  • AI 能夠回覆常見客服 FAQ。
  • AI 能夠推薦套裝電腦的。
  • AI 能夠依據客戶預算,自己搭配電腦零組件。

事先準備

一張 Nvidia 4070 ti super 顯示卡

Video card
Video card

硬體需求

MethodBits7B13B30B70B110B8x7B8x22B
Full AMP7120GB240GB600GB1200GB2000GB900GB2400GB
Full1660GB120GB300GB600GB900GB400GB1200GB
Freeze1620GB40GB80GB200GB360GB160GB400GB
LoRA/GaLore/BAdam1616GB32GB64GB160GB240GB120GB320GB
QLoRA810GB20GB40GB80GB140GB60GB160GB
QLoRA46GB12GB24GB48GB72GB30GB96GB
QLoRA24GB8GB16GB24GB48GB18GB48GB

需要安裝的東西

首先,要先下載安裝 Python,這邊裝相對穩定的版本 3.12

接著下載安裝 CUDA,這邊需配合顯示卡版本 (驅動程式最好一起裝)

CUDA
CUDA

P.S. 如果在裝Drive 過程中,裝不起來,可以先將 Nsight VSE及 Visual studio Integration 先勾選掉,因為可能會因為你裝兩個版本的 Visual studio curd 會裝不起來。 install cuda

查詢驅動版本及檢查可以裝的CUDA 版本

nvidia-smi 
test cuda version
test cuda version

查詢安裝的驅動及CUDA 版本

nvcc -V

再安裝 PyTorch

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

測試 Python 是不是能和 GPU 溝通 (test-gpu-test.py)

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 是否可以用gpu False不能,True可以
print(torch.cuda.device_count())  # gpu數量, 0就是沒有,1就是檢測到了
test gpu result
test gpu result

安裝LLAMA Factory

首先,拉取程式碼

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

進入程式碼目錄

cd LLaMA-Factory

安裝依賴

pip install -e ".[torch,metrics]"

檢查是不是安裝成功

llamafactory-cli version

啟動

llamafactory-cli webui

選擇資料集後,就能開始訓練模型

llamafactory cli webui llamafactory cli webui console

P.S. 補充 - 如果遇到 CUDA environment was not detected. 錯誤的話,應該是前面幾個步驟有漏裝到。

參考資料

作者

Mark Ku

10 年以上的軟體工程師,做過北美電商與 AI SaaS 訂閱收費系統。現在經營貳陸資訊有限公司(www.226network.com),幫小公司做系統、網站、LINE BOT 與 AI 自動化,也在這裡分享開發筆記與開源工具。閱讀更多

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Mark Ku · 本文採用 CC BY 4.0 授權,轉載請註明作者並附上原文連結。

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