LLaMA Board

LLaMA Board是一个面向LLaMA Factory的一站式Web UI，旨在为用户提供一个简洁且高效的方式来运行和管理不同的LLaMA模型相关项目。通过这个工具，用户可以直接在浏览器里预览、操作和调试LLaMA Factory提供的功能，无需繁杂的环境配置或命令行知识。以下是LLaMA Board的主要功能以及可能的使用场景概览。

主要功能

1. 模型训练与微调: LLaMA Board支持对LLaMA模型进行预训练和微调，让用户能够根据特定的数据集调整模型参数，以满足特定的任务需求。
2. 模型评估: 用户可以使用LLaMA Board对模型进行评估，包括但不限于生成质量、任务完成度等指标的测量。
3. 模型推理: 提供了一个简洁的界面，让用户能够向模型输入文本并获取生成结果，方便进行快速测试。
4. 数据集管理: 用户可以通过LLaMA Board上传、管理和选择不同的数据集进行模型训练和评估。
5. 模型和数据集选择: 支持多种LLaMA模型和训练/评估数据集的选择，方便用户根据需要挑选合适的资源。

使用场景

LLaMA Board会在以下几种典型场景中发挥作用：

• 快速原型设计: 当需要快速测试不同LLaMA模型在特定任务上的表现时，LLaMA Board提供了一个方便快捷的解决方案。
• 教育与学习: 对于刚开始接触LLaMA模型的新手，LLaMA Board的简易操作界面可以降低学习门槛，提高学习效率。
• 数据科学研究: 研究人员可以使用LLaMA Board进行数据分析、模型微调和生成文本的实验，加速科研进程。
• 产品原型和演示: 当需要向非技术背景的人员展示LLaMA模型的能力时，LLaMA Board提供了一个便携且直观的平台。

如何使用

1. 通过访问Hugging Face Spaces或ModelScope网站上的LLaMA Board页面进行预览。
2. 或者在本地通过运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py命令启动LLaMA Board（目前不支持多GPU模式）。

LLaMA Board是一个面向LLaMA模型的强大而用户友好的Web工具，适用于需要进行模型训练、评估、推理及管理的多种场合。无论是模型开发者、研究人员还是普通用户，都可以借助LLaMA Board更加便利地探索和使用LLaMA Factory的强大功能。