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深圳电子商务网站建设公司修车店怎么做网站

news 2025/9/17 14:04:57

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1. 注册与认证

访问AutoDL官网：前往 AutoDL官网。
注册账号：完成注册流程。
实名认证：按照要求完成实名认证，以确保账号的合规性。

2. 选择GPU资源

进入算力市场：在官网首页点击“算力市场”菜单。
挑选GPU：根据需求选择合适的GPU资源，例如NVIDIA RTX 4090等。
查看配置：确保所选GPU资源的性能满足训练需求。

3. 创建实例

配置实例：点击所选GPU进入“创建实例”页面。
选择镜像：选取包含深度学习环境的镜像，避免后续手动配置训练环境。
完成创建：配置完成后，启动实例。

4. 初始化环境

进入JupyterLab：实例启动后，通过平台的JupyterLab快捷工具进入。
打开终端：在JupyterLab界面点击“终端”。

5. 配置网络加速（可选）

在终端中输入以下代码进行学术资源加速：

source /etc/network_turbo

6. 克隆LLaMA-Factory项目

克隆项目代码：
```
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
```
（--depth 1 参数用于浅拷贝，仅获取最新代码，节省时间和空间）

7. 创建并激活虚拟环境

创建虚拟环境：

conda create -n llama_factory python=3.10

初始化conda：

source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

激活环境：
```
conda activate llama_factory
```

8. 安装依赖

进入项目目录：
```
cd LLaMA-Factory
```
安装所需库：
```
pip install -r requirements.txt
```
安装扩展依赖：
```
pip install -e ".[torch,metrics]"
```
安装ModelScope库：
```
pip install modelscope -U
```

9. 下载预训练模型

新建Python文件，用于下载预训练模型。以下是一个示例代码：

from modelscope import snapshot_downloadmodel_path = "Qwen/Qwen-7B-Chat"  # 阿里通义千问7B-chat模型
cache_path = "/root/autodl-tmp"   # 模型缓存路径snapshot_download(model_path, cache_dir=cache_path)

运行下载脚本：
```
python download.py
```

10. 启动微调平台UI界面

在终端中输入以下代码，使用GPU开启微调平台的UI界面：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/webui.py &

11. 微调模型

进入WebUI界面：通过浏览器访问微调平台的UI界面。（可提前下载SSH工具代理到本地端口https://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/tool/AutoDL-SSH-Tools.zip）
选择模型：在WebUI中选择已下载的预训练模型（如通义千问7B-chat）。
配置微调参数：根据需求设置微调的超参数（如学习率、批次大小、训练轮数等）。
开始微调：点击“开始微调”按钮，启动微调过程。