llama-factory微调开源模型
时间: 2025-02-18 11:34:22 浏览: 52
### 使用 LLama-Factory 微调开源模型
#### 准备环境与安装依赖
为了使用 LLama-Factory 对开源模型进行微调,首先需要准备合适的开发环境并安装必要的软件包。这通常涉及到设置 Python 虚拟环境以及安装 PyTorch 和其他依赖项。
#### 配置训练参数文件
配置文件定义了用于微调的具体参数和选项。对于 `Llama3-8B-Instruct` 模型而言,可以通过 YAML 文件指定这些细节[^1]:
```yaml
model_name_or_path: "path_to_model"
output_dir: "./results"
per_device_train_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 5e-6
num_train_epochs: 3
logging_dir: './logs'
```
此配置示例展示了如何调整批量大小、学习率和其他超参数来优化训练过程。
#### 执行微调操作
一旦完成了上述准备工作,则可通过 CLI 命令执行实际的微调流程。具体来说,就是运行如下命令来进行基于 LoRA 的微调工作[^3]:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml
```
这条指令指定了 GPU 设备编号,并加载预设好的配置文件路径以启动训练任务。
#### 进行推理测试
完成微调之后,可以立即对该改进后的模型做初步评估。同样借助于 CLI 工具,只需更改子命令即可切换到推理模式:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml
```
该命令允许用户与经过微调的大规模语言模型交互对话,从而直观感受其表现变化。
#### 合并权重保存成果
最后一步是将原始模型与新学到的知识相结合,形成最终版本供后续部署或进一步迭代之用。这一环节也十分简单明了:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml
```
通过这种方式能够有效地保留所有更新过的参数而不会丢失原有结构特性。
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