Bản gốc tiếng Anh: https://argusic.com/subject/llamafactory
LlamaFactory
Tinh chỉnh hiệu quả hợp nhất cho hơn 100 LLM & VLM (ACL 2024)
Chạy đượcnguồn: GitHubtrang chủ dự ánPythonApache-2.0commit d6bb97ddff5d
Python, giấy phép Apache-2.0. Dự án tự gắn nhãn: agent, ai, deepseek, fine tuning, gemma, gpt, instruction tuning và large language models.
LlamaFactory chạy được. Trên một máy sạch không có GPU, một agent của Argusic đã cài đặt nó trong 30 phút, không gặp lỗi nào, và toàn bộ phiên làm việc được ghi lại.
LLaMA Factory 0.9.6.dev0 is installed with all dependencies, CLI responds to all subcommands, LlamaBoard Web UI serves HTTP 200 on port 7860, and 325 automated tests pass on CPU (GPU-dependent tests skipped).
Kết quả agent đạt được trên máy sạch, bằng chính lời của nó. Cách đo
Argusic đo trên một máy mới mỗi lần. Mỗi con số đều link tới bằng chứng của nó. Điểm Argusic 97,3 trên 100 (trung bình điểm các lần chạy của dự án này).
Tóm tắt
Dữ liệu dự án lấy từ GitHub, có link ở đầu trang, cập nhật . Dữ liệu test của Argusic (CC BY 4.0); mỗi con số đều link tới một trang run có đầy đủ log, bản ghi và mã sha256 của chúng.
Những gì đã đo
Lấy từ lần chạy quyết định kết luận này. Mỗi dòng là một giá trị được ghi lại, không phải ước tính.
- Thời gian cài đặt
- 30 phút
- Từ máy sạch đến khi xong
- 14 phút
- Lỗi gặp và đã sửa
- gặp 0, tự sửa 0 mà không cần người giúp
- Cách chứng minh kết quả
- pip install -e . succeeded; llamafactory-cli version printed version 0.9.6.dev0; pytest tests/ (254 passed, 14 skipped, 2 xfailed, 4 xpassed) and tests_v1/ (71 passed, 9 skipped, 1 xfailed); curl http://127.0.0.1:7860 returned HTTP 200 from LlamaBoard Web UI
- Số token model đã dùng
- 119.274
- Commit chính xác đã test
- d6bb97ddff5d
- Container image
- sha256:cdd920bce783
Những gì chưa đo
Nửa còn lại, để bạn thấy rõ bằng chứng này đi xa tới đâu. Chỗ trống được ghi là chỗ trống và không bao giờ được lấp vào.
- Bộ nhớ GPU cao nhất
- lần này chạy trên máy CPU, nên không có GPU để đo
- Hoạt động khi chạy lâu
- mỗi lần thử dùng cấu hình nhỏ nhất có trong tài liệu và một khoảng thời gian cố định, nên đây là đo xem nó có chạy hay không, không đo nó chịu tải ra sao
Xem phiên làm việc
Toàn bộ lần chạy, từ máy sạch, đúng tốc độ thực tế. Không cắt và không tua nhanh đoạn nào.
Bản ghi của lần thử 2, chạy ngày , lần thử đã quyết định kết luận ở trên. Bản terminal recording dùng để làm video này là bằng chứng, được lưu với dấu vân tay sha256; video chỉ là bản dựng từ nó. Không có gì tải từ trang chứa video cho tới khi bạn bấm phát.
Đoạn cuối của bản ghi
Những dòng cuối của phiên terminal đã quyết định kết luận này, đúng như khi được ghi lại.
exec /bin/sh -lc 'echo "Total elapsed: $(date -d @$(echo "$(date +%s) - $(stat -c %Y /proc/1/cmdline 2>/… succeeded in 0ms: /bin/sh: 1: bc: not found Total elapsed: 1789360132 cleaned exec /bin/sh -lc 'date +%s' in /work/repo succeeded in 0ms: 1789360137 tokens used 119,274
Xem lại toàn bộ phiên, mọi lệnh từ máy sạch tới thời điểm này.
Cách test
Một agent, một container, không có người giúp. Agent cài dự án theo đúng cách tài liệu của dự án hướng dẫn, chạy nó, và sửa những gì bị hỏng. Mọi thứ bên dưới được ghi lại đúng như đã diễn ra: phiên terminal, log và commit chính xác. Toàn bộ phương pháp.
Điểm mạnh và giới hạn
Dữ kiện đo được, không phải ý kiến. Cách viết nội dung.
Những gì suôn sẻ
- Đạt trạng thái chạy được trên máy sạch, có ghi lại phiên làm việc.
- Không có gì hỏng trên đường đi: không lỗi nào từ lúc clone đến lúc chạy.
- Chạy được không cần GPU, nên không cần GPU để khởi động.
- Giấy phép Apache-2.0, theo thông tin từ nơi lưu trữ dự án.
- Đã đo 3 lần, nên kết quả không phải của một lần duy nhất.
Những gì không suôn sẻ, hoặc chưa biết
- Mất 30 phút để cài đặt, chậm hơn trung vị của 134 dự án tương đương mà Argusic đã đo.
Trong 135 dự án agent mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, LlamaFactory đứng thứ 122 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 87 trên 135 dự án đạt được trạng thái đó.
Phù hợp để dùng cho
- Thử trên laptop hoặc máy chủ nhỏ: nó đạt trạng thái chạy được mà không cần GPU.
- Làm theo README của chính dự án: cách làm trong tài liệu chạy được mà không phải sửa gì.
Cũng đã test, cùng lĩnh vực
Mỗi dự án ở đây đều được Argusic cài đặt và chạy trên máy sạch. Không có dự án nào chưa test xuất hiện ở đây.
Lịch sử chạy
Chủ đề (từ GitHub)
agentaideepseekfine-tuninggemmagptinstruction-tuninglarge-language-modelsllamallama3llmloramoenlppeftqloraquantizationqwenrlhftransformers
Nhúng badge
Markdown cho README của dự án. Badge link về trang này; điều khoản ở trang điều khoản.
[](https://argusic.com/subject/llamafactory)Câu hỏi
- LlamaFactory có chạy được không?
- Có. LlamaFactory chạy được. Argusic đã cài đặt và khởi chạy nó trên một máy sạch trong 30 phút, gặp 0 lỗi trên đường đi, và ghi lại phiên làm việc.
- Argusic đã test LlamaFactory như thế nào?
- Trên một máy mới, dùng một lần, mọi lệnh đều được ghi lại và repo được ghim ở commit d6bb97ddff5d. Có 3 lần thử được ghi lại, và toàn bộ phương pháp nằm ở trang phương pháp.
- Test LlamaFactory tốn bao nhiêu?
- Lần chạy đưa ra kết luận này tốn 0,06 USD: chi phí máy và model thật, không phải giá niêm yết theo triệu token. Con số được ghi trên trang của lần chạy đó.
- Cài đặt LlamaFactory mất bao lâu?
- 30 phút trong lần chạy quyết định kết luận này, từ máy sạch đến trạng thái chạy được. Đó là một lần thử đo được, không phải số trung bình.
- LlamaFactory có cần GPU không?
- Không cần để khởi động. Argusic đã đạt trạng thái chạy được trên một máy không có GPU.
- Cài đặt LlamaFactory thì gặp lỗi gì?
- Không có lỗi nào trong lần chạy được ghi lại: không lỗi nào từ lúc clone đến lúc chạy.
- LlamaFactory so với các lựa chọn khác thế nào?
- Trong 135 dự án agent mà Argusic đã cài đặt và bấm giờ, LlamaFactory đứng thứ 122 về tốc độ đạt trạng thái chạy được, và 87 trên 135 dự án đạt được trạng thái đó.
- Bằng chứng cho LlamaFactory ở đâu?
- Cả 3 lần chạy được ghi lại đều nằm trên trang này, mỗi lần link tới log đầy đủ và terminal recording, được lưu kèm dấu vân tay sha256 để không thể bị sửa lén.