llama-factory大模型微调
时间: 2025-02-10 21:59:35 浏览: 55
### LLaMA-Factory 大模型微调方法教程
#### 创建并激活虚拟环境
在开始之前,确保已经完成基础环境配置。接着需要创建一个新的Python虚拟环境来管理依赖项:
```bash
python3 -m venv llama-env
source llama-env/bin/activate # Linux 或 macOS
# 对于 Windows 用户应使用:
# .\llama-env\Scripts\activate.bat
```
#### 工具安装
为了能够顺利地进行后续操作,还需要安装一些必要的库和工具包[^2]。
#### 下载预训练模型
获取由 Hugging Face 提供的基础版本的大规模语言模型作为起点是非常重要的一步:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "path/to/pretrained/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device) # 将模型移动到指定设备
```
#### 准备数据集
对于特定领域(如法律),准备高质量的数据集至关重要。这通常涉及到收集、清理以及标注大量文本样本以便用于监督学习过程。
#### 配置微调参数
定义好要调整的关键超参数,比如批次大小(batch size),轮次(epoch number),初始学习率(learning rate)等设置。这些都会影响最终效果的好坏。
#### 执行微调命令
通过`ollama create model_name -f Modelfile`这样的指令启动实际的微调工作流[^1]。这里假设已经有了一个名为`Modelfile`的文件包含了所有必需的信息描述新创建的模型实例。
#### 使用一站式服务简化流程
得益于LLaMA-Factory提供的一站式服务平台,在此期间几乎不需要手动干预其他环节的工作,因为平台会自动处理从模型微调直到部署上线之间的每一个细节[^3]。
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