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llama factory微调

时间: 2025-04-29 09:47:50 浏览: 24

### 对 Llama Factory 进行微调为了对 Llama Factory 中的模型进行微调，需遵循特定流程来准备环境并执行必要的配置。以下是详细的说明： #### 准备工作安装部署 Llama Factory 是首要步骤，在此过程中会设置好用于后续操作的基础架构和依赖项[^1]。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/llama-factory.git cd llama-factory pip install -r requirements.txt ``` #### 配置训练参数对于微调而言，调整超参数至关重要。这通常涉及修改学习率、批次大小以及迭代次数等关键因素。具体数值取决于所使用的数据集规模及其特性。 #### 执行微调命令通过指定预训练权重路径及目标领域语料库位置启动微调脚本。假设已经准备好了一个名为 `custom_dataset` 的文件夹作为输入，则可以运行如下指令来进行实际的微调处理: ```bash python finetune.py --model_name_or_path pretrain_weights_directory \ --data_dir custom_dataset \ --output_dir output_model_directory \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 8 \ --learning_rate 5e-5 ``` 上述命令中的选项可以根据实际情况灵活调整以适应不同的应用场景需求。 #### 模型量化与转换完成微调之后，还可以进一步优化模型性能，比如采用 INT8 或者更低精度的数据表示形式减少计算资源消耗；或者将最终得到的结果保存为 GGUF 格式的文件以便于跨平台移植使用。 ```bash # 假设已存在一个经过微调后的 PyTorch 模型 checkpoint.pt python quantize_and_convert_to_gguf.py --input_model checkpoint.pt --output gguf_converted.gguf ```

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