LLaMA-Factory Online

LLaMA-Factory Online Produktinformationen

Was ist „ LLaMA-Factory Online “?

LLaMA-Factory Online ist die offizielle Cloud-Plattform für das Training und die Feinabstimmung von LLM-Modellen, die in Zusammenarbeit mit dem beliebten Open-Source-Projekt LLaMA-Factory entwickelt wurde. Sie bietet eine einsatzbereite, Low-Code- und End-to-End-Lösung für Nutzer, die die Feinabstimmung vereinfachen möchten oder nur über begrenzte technische Ressourcen verfügen.

Wie nutzt man „ LLaMA-Factory Online “?

Starten Sie das Fine-Tuning in drei einfachen Schritten: 1. Daten & Modelle vorbereiten: Laden Sie Ihre Datensätze ganz einfach per SFTP oder anderen unterstützten Methoden hoch. 2. Konfigurieren & Starten: Wählen Sie Ihr Basismodell aus und passen Sie wichtige Einstellungen in unserer visuellen Benutzeroberfläche an. Wählen Sie den Schnellmodus für eine schnelle Einrichtung oder den Expertenmodus für erweiterte Optionen. Wählen Sie einen Preisplan, der zu Ihrem Budget und Zeitplan passt, und starten Sie die Aufgabe dann mit einem Klick. 3. Überwachen und auswerten: Verwenden Sie integrierte Tools wie LlamaBoard und TensorBoard, um den Trainingsverlust und die Ressourcennutzung in Echtzeit zu verfolgen. Bewerten Sie nach dem Training die Ergebnisse mit der Modellbewertung oder testen Sie die Leistung sofort mit Model Chat.

LLaMA-Factory OnlineKernfunktionen

Umfangreiche Modellbibliothek (über 100 Modelle): Greifen Sie auf über 100 führende Open-Source-Modelle zu, darunter LLaMA, Qwen, DeepSeek, GPT-OSS und andere.

Umfassende Trainingsmethoden: Unterstützt den gesamten Trainingsprozess, vom Pre-Training und SFT (Supervised Fine-Tuning) bis hin zu Belohnungsmodellierung und Alignment-Methoden wie PPO, DPO und KTO.

Flexible Genauigkeit und Quantisierung: Passen Sie die Ressourcennutzung mit 16-Bit-Full-Fine-Tuning, Freeze-Tuning, LoRA und QLoRA an, die eine 2/3/4/5/6/8-Bit-Quantisierung unterstützen.

Modernste Optimierungsalgorithmen: Profitieren Sie von integrierten fortschrittlichen Optimierungen wie GaLore, BAdam, LoRA+, PiSSA, DoRA und rsLoRA.

Robuste Experimentverfolgung: Überwachen Sie den Trainingsfortschritt in Echtzeit dank integrierter Unterstützung für LlamaBoard, TensorBoard, WandB, MLflow und SwanLab.

Hocheffiziente Beschleunigung: Steigern Sie die Leistung mit FlashAttention-2- und Unsloth-Beschleunigung, die sowohl mit Transformers- als auch mit vLLM-Inferenz-Engines kompatibel sind.

LLaMA-Factory OnlineAnwendungsfälle

Automatisierter Korrekturassistent für chinesische Aufsätze: Nutzt Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct, um intelligente Bewertungen und Feedback zu liefern.

Spezialisierter KI-Ticketing-Assistent: Ein maßgeschneiderter Kundendienstmitarbeiter, der mit Qwen2.5-14B-Instruct erstellt wurde.

Kostengünstige Feinabstimmung für massive MoE-Modelle: Effiziente Feinabstimmung von DeepSeek-V3 mithilfe der KTransformers-Optimierung.

Medizinische Bildanalyse: Eine Anwendung für die Gesundheitsdiagnostik, die mit Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct feinabgestimmt wurde.

Leichtgewichtiges Smart-Home-Modell: Setzt Qwen3-4B für eine effiziente Edge-basierte Hausautomationssteuerung ein.

Rechts-KI-Agent: Ein spezialisierter Rechtsassistent, entwickelt mit LightLLM und LlamaIndex.

FAQ von LLaMA-Factory Online

Wie kann ich die Modellleistung verbessern, wenn die Ergebnisse der Feinabstimmung unbefriedigend sind?

1. Erweitern Sie den Datensatz: Verwenden Sie einen größeren Trainingsdatensatz. 2. Verlängern Sie die Trainingsdauer: Erhöhen Sie die Anzahl der Epochen (z. B. num_train_epochs: 5.0) oder die Gesamtzahl der Schritte (z. B. max_steps: 1000). 3. Passen Sie die Lernrate an: Versuchen Sie es mit einer höheren Lernrate (z. B. 2,0e-4). 4. Wechseln Sie die Feinabstimmungsmethoden: Testen Sie verschiedene Ansätze wie „freeze“ (Parameter-Einfrieren) oder „full“ (Vollparameter-Tuning) über die Einstellung „finetuning_type“.

Wie behebe ich „CUDA Out of Memory“-Fehler (OOM) während des Trainings?

Wenn Sie Probleme mit dem GPU-Speicher haben, versuchen Sie folgende Optimierungen: 1. Batch-Größe reduzieren: Setzen Sie per_device_train_batch_size auf 1. 2. Operatoren optimieren: Aktivieren Sie speichereffiziente Kernel, indem Sie enable_liger_kernel und use_unsloth_gc auf true setzen. 3. Verkürze die Sequenzlänge: Verringere cutoff_len (z. B. auf 512). 4. Nutze erweiterte Parallelität: Aktiviere DeepSpeed ZeRO-3 oder FSDP, um Modellgewichte auf Geräte zu verteilen, oder nutze CPU-Offloading. 5. Wende Quantisierung an: Setze quantization_bit auf 4, um Parameter zu komprimieren (nur für LoRA-Feintuning verfügbar).

Wie behebe ich unsinnige oder sich wiederholende Modellausgaben?

Die Lösung hängt davon ab, wann das Problem auftritt: Wenn es VOR dem Training auftritt: Dies liegt oft an der Verwendung eines rohen Basismodells (nicht abgeglichen) oder einer falschen Prompt-Vorlage. Stellen Sie sicher, dass Sie ein abgeglichenes Instruct/Chat-Modell und die richtige Vorlage verwenden. Wenn es NACH dem Training auftritt: Überprüfen Sie die Konsistenz der Vorlage: Stellen Sie sicher, dass die Inferenzvorlage mit der während des Trainings verwendeten übereinstimmt. Achten Sie auf Überanpassung: Wenn das Modell überangepasst ist, reduzieren Sie die Trainings-Epochen (num_train_epochs) und senken Sie die Lernrate.

LLaMA-Factory Online Support-E-Mail, Kundendienstkontakt, Kontakt für Rückerstattungen usw.

Wenden Sie sich an den Kundensupport von LLaMA-Factory Online unter: [email protected]. Weitere Kontaktmöglichkeiten finden Sie auf der Kontaktseite (mailto:[email protected])

LLaMA-Factory Online Screenshot