LLaMA-Fabrik Online

LLaMA-Factory Online: einfache Feinabstimmung ohne Code
1. einleitung: (Sofort einsatzbereite Low-Code-Plattform mit vollständiger funktionaler Abdeckung für das Training und die Feinabstimmung großer Online-Modelle)
LLaMA-Factory Online ist eine Online-Plattform für Training und Feinabstimmung großer Modelle, die in Zusammenarbeit mit dem Open-Source-Starprojekt LLaMA-Factory entwickelt wurde. Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, eine sofort einsatzbereite, funktionale Abdeckung von großen Modellschulungs- und Feinabstimmungsdiensten für Benutzergruppen mit Feinabstimmungsbedarf und grundlegenden technischen Fähigkeiten anzubieten.
LLaMA-Factory Online verwandelt den traditionellen Feinabstimmungsprozess vollständig in einen visuellen, Online- und Low-Code-Cloud-Service aus einer Hand. Die Benutzer müssen sich nicht um die Zuweisung und Konfiguration der zugrundeliegenden Ressourcen kümmern, sondern können hochleistungsfähige und hochflexible GPU-Rechenleistung mit einem Klick über eine benutzerfreundliche Weboberfläche einplanen. So wird eine vollständige Verknüpfung von Daten zu benutzerdefinierten Modellen erreicht, die es den Teams ermöglicht, sich auf die eigentliche geschäftliche und technische Implementierung zu konzentrieren und die Entwicklungseffizienz erheblich zu verbessern.

2. funktionalität: tiefe Integration und Spitzentechnologie
a. 100+ Modelle zur Auswahl: LLaMA/Qwen/DeepSeek/GPT-OSS und andere Mainstream-Modelle werden abgedeckt.
b. Vollständige Trainingsalgorithmen: Unterstützung für Pre-Training, SFT, Reward Modeling, PPO/DPO/KTO und andere Trainingsmethoden.
c. Flexibilität bei der Betriebsgenauigkeit: 16-Bit-Vollparametertrimmung, Freeze-Trimmung, LoRA-Trimmung und 2/3/4/5/6/8-Bit-basierte QLoRA-Trimmung.
d. Fortgeschrittene Optimierungsalgorithmen: Integration von GaLore/Badam/LoRA+/PiSSA/DORA/rsLoRA und anderen hochmodernen Optimierungsverfahren, usw.
e. Vollständige Überwachung der Experimente: eingebaute Echtzeit-Überwachungstools wie LlamaBoard/TensorBoard/Wandb/Mlflow/SwanLab.
f. Effiziente Trainingsinferenz: verwendet FlashAttention-2/Unsloth und andere Beschleunigungsoperatoren, unterstützt Transformers/vLLM Inferenzmaschine.

(3) Anwendungsszenarien: KI-Innovationen in verschiedenen Bereichen zum Durchbruch verhelfen
LLaMA-Factory Online ist mit seiner Flexibilität und seinen leistungsstarken Funktionen für die folgenden Personen und Szenarien geeignet:
a. Nutzer aus der Hochschulforschung: keine komplexe GPU-Konfiguration und -Wartung mehr, Überwindung von Engpässen aufgrund knapper Rechenressourcen oder unzureichender Leistung auf dem Campus und Beschleunigung der Forschung.
b. Einzelne Entwickler/Technikenthusiasten: schnelles Ausprobieren und experimentelle Validierung, wodurch die Schwelle für Innovation und rechnerische Nutzung für große Modellanwendungen gesenkt wird.
c. Unternehmensanwender: Null Code, konfigurationsfrei, erhebliche Verringerung der technischen Schwelle von großen Modellanwendungen Landung und Teambildung Kosten; High-Performance-Rechenleistung, um die Effizienz und Wirksamkeit der Feinabstimmung zu gewährleisten.

4) Produktvorteil: Offizielle Bestätigung und ultimative Benutzerfreundlichkeit
Die zentrale Stärke von LLaMA-Factory Online ist die perfekte Kombination aus Zuverlässigkeit, Benutzerfreundlichkeit und hoher Leistungsfähigkeit:
a. Offizielle Zusammenarbeit, zuverlässige Technologie: mit dem Stern des Open-Source-Projekt LLaMA-Factory offizielle Zusammenarbeit Produktion, um sicherzustellen, dass die Technologie-Linie ist ausgereift, in einer fristgerechten Weise aktualisiert.
b. Top-Arithmetik, Verdoppelung der Effizienz: Die Unterseite ist mit Hochleistungs-Grafikkarten der NVIDIA H-Serie ausgestattet und unterstützt verteiltes Training mit mehreren Maschinen und Karten, wodurch der Trainingszyklus erheblich verkürzt wird.
c. Umfassende Unterstützung, sofort einsatzbereit: Abdeckung des gesamten Prozesses der Feinabstimmung des Modells, vom Hochladen der Daten, der Vorverarbeitung, der Feinabstimmung, der Überwachung bis hin zur Bewertung, wodurch eine sofortige Nutzung möglich ist.
d. Flexible Anpassung, breite Palette von Anwendungsszenarien: Nutzer aus dem Bildungs- und Forschungsbereich, einzelne Entwickler, Technologiebegeisterte oder Start-up-Teams können mit der Anpassung großer Modelle niedrigschwellig und kostengünstig beginnen.
e. Low-Code-Visualisierung, minimalistische Bedienung: Bietet eine freundliche und einfach zu bedienende Weboberfläche und eine Ein-Klick-Planung von Cloud-GPU-Ressourcen, so dass auch Benutzer ohne technischen Hintergrund schnell mit dem gesamten Prozess der Feinabstimmung beginnen können.
f. Flexible Abrechnung, kostengünstig: bieten eine Vielzahl von Abrechnungsmodi (High-Speed-Genuss, dynamisch bevorzugt, dynamisch super-sparend), kann der Benutzer die kostengünstigste Art und Weise wählen, um die arithmetische Leistung nach dem Rhythmus der Aufgabe zu verwenden.

5. nutzung: drei schnelle schritte zur einleitung der feinabstimmung
a. Daten- und Modellvorbereitung: Laden Sie den abzustimmenden Datensatz per SFTP oder auf anderem Wege auf die Plattform hoch.
b. Konfigurieren und starten Sie die Aufgabe: Gehen Sie in den Aufgabenbereich für die Modellfeinabstimmung, wählen Sie auf der visuellen Oberfläche das Basismodell aus, das Sie feinabstimmen möchten, legen Sie die Schlüsselparameter fest und wählen Sie die schnelle Feinabstimmung (Extreme Getting Started) oder die Expertenfeinabstimmung (Deep Customization). Je nach Budget und Aktualität wählen Sie den passenden Abrechnungsmodus (Extreme Premium, Dynamic Discount, Spirit Ultra Save) und starten ihn mit einem Klick.
c. Überwachung und Bewertung: Überwachen Sie den Trainingsverlust und den Ressourcenverbrauch der Aufgabe in Echtzeit mit den integrierten Tools wie LlamaBoard/TensorBoard. Verwenden Sie nach dem Training die Modellbewertungsfunktion, um den Feinabstimmungseffekt zu quantifizieren; verwenden Sie die Modelldialogfunktion, um die Modellleistung sofort zu überprüfen.