llama-factory部署微调数据集准备

### LLaMA-Factory数据集准备 对于LLaMA-Factory项目的部署与微调，准备好合适的数据集至关重要。为了确保模型能够有效地学习并适应特定的任务需求，数据预处理阶段必不可少。 #### 创建和配置工作环境 在开始之前，需先建立专门的工作环境来安装必要的依赖库以及工具包。通过命令`conda create --name llama_factory python==3.11`可以创建名为`llama_factory`的Conda虚拟环境[^1]。激活此环境之后，还需进一步安装其他所需的软件包，比如PyTorch、Transformers等机器学习框架和支持库。 #### 下载或构建训练语料库 针对具体应用场景收集高质量文本数据作为输入源非常重要。这些原始资料可能来自公开可用的大规模语料库或是企业内部积累的知识资产。如果采用外部资源，则应遵循相应的版权规定获取授权或许可证；如果是自定义生成的内容，则要保证其多样性和代表性以便于更好地支持下游任务性能优化。 #### 数据清洗与格式转换 获得初步素材后，下一步是对它们实施一系列清理操作去除噪声干扰项（如HTML标签）、统一编码方式、分割文档成句群等形式调整措施。此外，还需要按照目标架构所接受的标准结构化文件形式保存下来——通常是以JSON Lines (.jsonl) 或者 CSV 文件最为常见。每条记录应当至少包含两个字段：“instruction”，表示指令提示词；“input”，代表待处理的信息片段；还有“output”，即期望得到的结果样本。 #### 制作评估测试集合 除了主要用来指导参数更新过程的学习实例之外，另外一部分独立选取出来的验证样例同样不可或缺。这部分数据主要用于监控泛化能力，在迭代过程中帮助判断是否存在过拟合现象，并据此作出合理的超参调节决策。理想情况下，该部分应该尽可能覆盖全面而均衡的不同类别分布情况，从而提供更加可靠的反馈信号给开发者参考改进方案设计思路。 ```python import jsonlines from datasets import load_dataset, DatasetDict def prepare_data(input_file_path: str, output_dir: str): """ 将原始数据转化为适合LLaMA-Factory使用的格式 参数: input_file_path (str): 原始数据路径 output_dir (str): 输出目录 返回值: None """ dataset = [] with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: lines = file.readlines() for line in lines: parts = line.strip().split('\t') if len(parts) >= 3: instruction, text_input, expected_output = parts[:3] entry = { "instruction": instruction, "input": text_input, "output": expected_output } dataset.append(entry) train_test_split_ratio = 0.9 split_index = int(len(dataset)*train_test_split_ratio) ds_dict = DatasetDict({ 'train': load_dataset('json', data_files={'data': [{'filename': '-'}]}, split=f'train[:{split_index}]'), 'test': load_dataset('json', data_files={'data': [{'filename': '-'}]}, split=f'train[{split_index}:]') }) # Save processed datasets to disk ds_dict.save_to_disk(output_dir) prepare_data('./raw_texts.txt', './processed_datasets/') ```