远程服务器训练llm
时间: 2025-01-10 19:52:28 浏览: 57
### 设置和训练大型语言模型 (LLM)
#### 准备工作
为了在远程服务器上顺利进行 LLM 的训练,前期准备工作至关重要。这包括但不限于获取必要的资源和支持材料。一份详尽的 LLM 大型模型资料集合涵盖了书籍、行业报告、学习视频以及具体的学习路线等[^1]。
#### 环境搭建
考虑到自行配置环境可能带来的复杂性和时间成本,在云端环境中开展工作成为了一种高效的选择。推荐使用的驱动云服务提供了多种预设好的开发环境选项,并内置了大量的开源大模型权重文件,极大地简化了用户的操作流程;同时该平台还拥有丰富的训练数据集可供选用,支持Jupyter Notebook在线编程与调试功能,硬件资源配置也相当可观——高达48 GB RAM 和 80 GB GPU 显存容量加上1 TB SSD 存储空间,能够满足大多数深度学习项目的计算需求[^3]。
#### 微调过程
当一切准备就绪之后,则可以着手于实际的微调工作中去了。这里给出一段具体的Python脚本`finetune_hf.py`用于执行此任务:
```python
import sys
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
def main():
train_data_dir = sys.argv[1]
model_dir = sys.argv[2]
config_file = sys.argv[3]
# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir)
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
save_steps=500,
logging_dir='./logs'
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_data_dir,
)
if __name__ == "__main__":
main()
```
上述代码片段展示了如何利用Hugging Face库中的API接口加载指定目录下的预训练模型并对其进行进一步优化调整的过程。值得注意的是,在运行这段程序之前,请确保已经按照正确的顺序指定了三个必需的位置参数:分别是训练样本所在的路径(`../data`)、待更新的目标网络结构保存位置(`./model`)还有低秩适应(Low-Rank Adaptation,LORA)策略的具体设定项(`configs/lora.yaml`)[^2]。
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