LLaMA-Factory Online

LLaMA-Factory Online: ajuste fino fácil sem código
1. introdução: (Plataforma de serviço de treinamento e ajuste fino de grandes modelos on-line, pronta para uso, com pouco código e cobertura funcional de link completo)
O LLaMA-Factory Online é uma plataforma on-line de serviços de treinamento e ajuste fino de modelos grandes criada em cooperação com o projeto de código aberto LLaMA-Factory. Temos o compromisso de fornecer cobertura funcional pronta para uso, com pouco código e link completo de serviços de treinamento e ajuste fino de modelos grandes para grupos de usuários com necessidades de ajuste fino e recursos básicos de engenharia.
O LLaMA-Factory Online reconstrói completamente o processo tradicional de ajuste fino em um serviço de nuvem visual, on-line e de baixo código. Os usuários não precisam se preocupar com a alocação e a configuração dos recursos subjacentes, eles podem simplesmente programar a potência de computação de GPU de alto desempenho e altamente flexível com um clique por meio de uma interface da Web amigável, obtendo cobertura total do link, desde os dados até os modelos personalizados, permitindo que as equipes se concentrem na implementação comercial e técnica em si e melhorando significativamente a eficiência do desenvolvimento.

2. funcionalidade: integração profunda e tecnologia de ponta
a. Mais de 100 modelos para escolher: abrangendo LLaMA/Qwen/DeepSeek/GPT-OSS e outros modelos convencionais.
b. Algoritmos de treinamento completos: suporte para pré-treinamento, SFT, Reward Modeling, PPO/DPO/KTO e outros métodos de treinamento.
c. Flexibilidade de precisão operacional: abrangendo o corte de parâmetros completos de 16 bits, o corte de congelamento, o corte de LoRA e o corte de QLoRA baseado em 2/3/4/5/6/8 bits.
d. Algoritmos de otimização avançados: integração de GaLore/Badam/LoRA+/PiSSA/DORA/rsLoRA e outras técnicas de otimização de ponta, etc.
e. Monitoramento completo do experimento: ferramentas de monitoramento em tempo real incorporadas, como LlamaBoard/TensorBoard/Wandb/Mlflow/SwanLab.
f. Inferência de treinamento eficiente: adota o FlashAttention-2/Unsloth e outros operadores de aceleração, suporta o mecanismo de inferência Transformers/vLLM.

3. cenários de aplicativos: ajudando a inovação em IA em vários campos a se concretizar
O LLaMA-Factory Online, com sua flexibilidade e recursos avançados, é amplamente aplicável às seguintes pessoas e cenários:
a. Usuários de pesquisa de ensino superior: eliminando a configuração e a manutenção complexas da GPU, superando o gargalo de recursos computacionais limitados ou desempenho insuficiente no campus e acelerando a pesquisa científica.
b. Desenvolvedores individuais/entusiastas de tecnologia: tentam rapidamente e validam experimentalmente, diminuindo o limite de inovação e uso de aritmética para grandes aplicações de modelos.
c. Usuários corporativos: código zero, livre de configuração, reduzindo significativamente o limite técnico de grandes modelos de aterrissagem de aplicativos e os custos de formação de equipes; capacidade de computação de alto desempenho para garantir a eficiência e a eficácia do ajuste fino.

4. vantagem do produto: endosso oficial e facilidade máxima de uso
O ponto forte do LLaMA-Factory Online é a combinação perfeita de confiabilidade, facilidade de uso e alto desempenho:
a. Cooperação oficial, tecnologia confiável: com a estrela da produção de cooperação oficial do projeto de código aberto LLaMA-Factory, para garantir que a linha de tecnologia esteja madura e atualizada em tempo hábil.
b. Aritmética superior, dobrando a eficiência: a parte inferior é equipada com placas gráficas de alto desempenho da série H da NVIDIA e suporta treinamento distribuído em várias máquinas e placas, reduzindo significativamente o ciclo de treinamento.
c. Suporte completo, pronto para uso: abrange todo o processo de treinamento de ajuste fino do modelo, desde o upload de dados, o pré-processamento, o ajuste fino, o monitoramento até a avaliação, o que realmente permite o uso pronto para uso.
d. Adaptação flexível, ampla variedade de cenários de aplicação: sejam usuários de educação e pesquisa, desenvolvedores individuais, entusiastas de tecnologia ou equipes de start-up, eles podem iniciar a prática de personalização de modelos grandes com baixo limiar e baixo custo.
e. Visualização com pouco código, operação minimalista: fornece uma interface da Web amigável e fácil de usar e agendamento de recursos de GPU em nuvem com um clique, para que até mesmo usuários sem formação técnica possam iniciar rapidamente todo o processo de ajuste fino.
f. Faturamento flexível, econômico: fornece uma variedade de modos de faturamento (aproveitamento de alta velocidade, preferencial dinâmico, super economia dinâmica), os usuários podem escolher a maneira mais econômica de usar a potência aritmética de acordo com o ritmo da tarefa.

5. uso: três etapas rápidas para iniciar a jornada de ajuste fino
a. Preparação de dados e modelos: faça o upload do conjunto de dados a ser ajustado para a plataforma via SFTP ou outros meios.
b. Configure e inicie a tarefa: entre no espaço da tarefa de ajuste fino do modelo, na interface visual, selecione o modelo básico que você precisa ajustar, defina os parâmetros principais e escolha o ajuste fino rápido (Extreme Getting Started) ou o ajuste fino especializado (Deep Customisation). De acordo com o orçamento e o prazo, escolha o modo de faturamento apropriado (Extreme Premium, Dynamic Discount, Spirit Ultra Save) e inicie-o com um clique.
c. Monitoramento e avaliação: monitore a perda de treinamento e o consumo de recursos da tarefa em tempo real por meio das ferramentas integradas, como o LlamaBoard/TensorBoard. Após o treinamento, use a função de avaliação do modelo para quantificar o efeito do ajuste fino; use a função de diálogo do modelo para verificar instantaneamente o desempenho do modelo.