llamafactory训练模型跟训练数据
时间: 2025-04-29 21:55:47 浏览: 76
### 关于 Llamafactory 训练模型的数据准备与使用
在利用 Llamafactory 进行模型训练时,数据准备是一个至关重要的环节。以下是关于如何准备和使用训练数据的具体说明:
#### 数据集的选择与处理
Llamafactory 支持多种类型的中文数据集用于微调大型语言模型。例如,在某些实验中,选择了 `CoT_chinese_data`、`alpaca_gpt4_data_zh` 和 `gaokao` 三个数据集[^3]。这些数据集涵盖了不同的领域和任务类型,能够有效提升模型的知识广度和推理能力。
为了确保数据质量并优化训练效果,通常会对原始数据进行清洗和预处理操作。这可能包括但不限于去除重复项、过滤低质量样本以及标准化文本格式等步骤。经过处理后的高质量数据可以显著提高最终模型的表现性能[^1]。
#### 配置文件中的数据设置
当通过 Llamafactory 开始一项新的训练项目时,需要定义好相应的参数来指定所使用的具体数据源及其路径等相关信息。一般情况下,可以通过修改配置文件(如 YAML 或 JSON 格式的超参设定文档)完成这一过程。下面展示了一个简单的例子片段展示了如何指明本地存储位置下的多个不同子集合作为输入给定程序读取加载:
```yaml
data:
dataset_name_or_path: "./datasets"
train_file: ["cot_train.json", "gpt4_alpaca_train.json"]
validation_file: "validation_set.json"
```
上述代码块表示从当前目录下名为“datasets”的文件夹里寻找训练所需的json文件,并分别命名为训练集(`train_file`)与验证集(`validation_file`)。值得注意的是实际应用过程中应当依据个人需求调整相应字段名称及值的内容以适配特定场景的要求[^2]。
此外,还可以进一步自定义采样策略或者增强方式等内容来满足更加复杂的应用场合下的特殊要求。比如针对不平衡类别分布情况采取重加权措施;或者是引入外部工具包实现更高级别的特征工程等等都是可行的方向之一。
#### 硬件资源考量因素
最后值得一提的是,在执行大规模深度学习任务期间不可避免地涉及到计算成本问题。根据已有经验显示如果采用两块 NVIDIA A100 显卡(每张具备80GB显存容量),那么对于规模达到七万多条记录级别的语料库而言大约只需要花费一天时间即可顺利完成整个端到端流程包含前期准备工作直至产出可用成果为止。当然确切耗时时长还会受到诸如批次大小(batch size)、梯度累积(gradinet accumulation steps)等因素的影响而有所差异因此建议提前做好充分规划以便合理分配现有硬件设施发挥最大效能。
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