LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式，进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推理测试→CLI方式合并权重

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基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式，进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推理测试→CLI方式合并权重

# 1、安装依赖

# 1.1、克隆 LLaMA-Factory 仓库并安装必要的 Python 包，包括 unsloth、xformers 和 bitsandbytes。

# 1.2、检查 GPU 环境，确保可以使用 Colab 的 Tesla T4 GPU。

# 2、更新身份数据集：【instruction-input-output】

# 3、模型微调

# T1、通过 LLaMA Board 微调模型：

# T2、通过命令行微调模型：It takes ~30min for training.

# 4、模型推理

# 5、合并 LoRA 适配器并可选地上传模型：

实现代码

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