llamafactory full sft
时间: 2025-04-23 16:40:53 浏览: 23
### 关于LlamaFactory Full SFT的信息
对于LlamaFactory全量微调(Full SFT),通常涉及使用特定框架或工具来调整大型预训练模型以适应更具体的任务需求。基于已有的实践案例,可以推测此过程可能包括但不限于以下几个方面:
1. **环境准备**
安装必要的依赖库并配置运行环境是任何机器学习项目的基础工作之一。这一步骤确保了后续操作能够在稳定的环境中顺利执行。
2. **数据集处理**
准备用于微调的数据集至关重要。这些数据应该经过清洗、标注等一系列预处理流程,以便更好地服务于目标应用场景[^1]。
3. **加载基础模型**
使用`AutoTokenizer.from_pretrained()`方法指定本地存储路径加载已经预先训练好的模型及其对应的分词器。例如,在给定的例子中,修改后的代码指向了一个新的模型位置 `/root/ft/model` 来获取所需的资源。
4. **实施微调策略**
对选定的大规模语言模型应用监督下的精细调节技术(Supervised Fine-Tuning),即SFT。这一阶段会利用专门收集的小样本高质量对话记录作为输入来进行迭代优化训练,从而让模型学会更加贴合实际业务场景的语言表达方式。
5. **评估与部署**
经过充分训练之后,还需要对最终版本进行全面测试验证其性能表现;一旦确认无误,则可将其集成至生产系统当中投入使用。
虽然上述描述并未直接提及名为"LlamaFactory"的具体实现细节,但从整体逻辑上看,这类项目的开发文档往往会覆盖以上各个要点。值得注意的是,创建符号链接是一种有效的方法来简化文件管理和减少磁盘占用,正如所示命令所展示的那样[^2]。
```bash
ln -s /root/share/new_models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b Shanghai_AI_Laboratory/internlm2-chat-1_8b
```
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