llama-factory微调 cuda
时间: 2025-04-10 18:35:14 浏览: 38
<think>好的,用户想了解如何使用CUDA对LLaMA-Factory进行微调。首先,我需要回忆一下LLaMA-Factory的基本情况,它是一个用于微调大模型的开源库,支持多种配置和硬件加速。用户提到了CUDA,所以需要确保他们的环境配置正确,特别是GPU相关的设置。
接下来,根据用户提供的引用内容,引用[2]提到创建Python虚拟环境,使用conda创建名为llama_factory的环境,Python版本3.11。这可能是一个关键步骤,因为环境隔离能避免依赖冲突。然后,引用[3]中的内容涉及检查CUDA是否可用,比如使用torch.cuda.is_available(),如果返回False,说明CUDA配置有问题,可能驱动没装或者PyTorch版本不对。用户需要确认PyTorch是否正确安装了支持CUDA的版本,而不是CPU版本。
引用[1]给出了启动webui的命令,其中CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定使用第一个GPU,这可能涉及到多GPU的情况,但用户可能只需要单卡。此外,GRADIO_SERVER_PORT设置端口号,这部分可能用户暂时不需要调整,除非端口冲突。
接下来,用户可能需要的步骤包括安装LLaMA-Factory、配置环境、准备数据集、选择微调方法等。比如,安装依赖时可能需要使用pip install -r requirements.txt,这里要确保所有依赖正确安装,特别是与CUDA相关的库,如torch、transformers等。
然后,微调脚本的参数设置也很重要,例如指定GPU设备、模型路径、数据集、微调方法(如LoRA)。用户可能需要运行类似train.py的脚本,并添加参数如--cuda_visible_devices=0,或者直接在代码中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。
可能的问题点:用户的环境是否正确配置,PyTorch是否支持CUDA,依赖是否安装完整,微调命令的参数是否正确。需要提醒用户检查这些步骤,并验证CUDA是否可用。
最后,用户可能需要参考官方文档或社区资源进行更详细的调整,比如多GPU训练或不同微调方法的选择。需要建议用户查阅相关文档,并提供示例命令供他们参考。</think>以下是使用CUDA对LLaMA-Factory进行微调的步骤指南:
### 一、环境准备
1. **创建虚拟环境**(避免依赖冲突)
```bash
conda create --name llama_factory python==3.11
conda activate llama_factory
```
引用[2]已验证该Python版本兼容性[^2]
2. **安装PyTorch CUDA版**
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
安装后验证:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True
print(torch.cuda.device_count()) # 显示可用GPU数量[^3]
### 二、LLaMA-Factory配置
1. **克隆仓库并安装依赖**
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
```
2. **设置CUDA可见设备**
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 指定使用第一个GPU
```
### 三、微调执行
```bash
python src/train_bash.py \
--stage sft \
--model_name_or_path /path/to/llama_model \
--do_train \
--dataset alpaca_gpt4_en \
--finetuning_type lora \
--output_dir /path/to/output \
--per_device_train_batch_size 4 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--lr_scheduler_type cosine \
--logging_steps 10 \
--save_steps 1000 \
--learning_rate 5e-5 \
--num_train_epochs 3.0 \
--fp16 # 启用混合精度训练
```
### 四、验证GPU使用
通过`nvidia-smi`命令观察GPU显存占用情况,正常应显示类似:
```
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 123456 C python 15000MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
```
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