llama factory直接使用
时间: 2025-01-31 13:09:50 浏览: 65
### 如何直接使用 LLaMA Factory
LLaMA Factory 是一个用于微调和部署 LLaMA 模型的框架,支持多种微调方法和技术。为了直接使用 LLaMA Factory 进行模型微调和其他操作,需遵循特定流程。
#### 安装依赖库
首先安装必要的 Python 库来配置环境:
```bash
pip install git+https://github.com/LlaMA-Factory/llama-factory.git
```
这一步骤确保所有必需组件被正确加载到环境中[^2]。
#### 准备数据集
对于监督式微调 (Supervised Fine-Tuning),准备标注好的对话数据非常重要。这些数据应该按照指定格式整理好,以便后续处理程序能够读取并利用它们进行有效的参数调整过程。
#### 配置超参数与选项
创建或编辑配置文件以定义训练过程中使用的各种参数,如学习率、批次大小等。此步骤允许用户自定义优化策略以及硬件资源分配方式,从而实现更高效的训练效果。
#### 启动微调脚本
通过命令行执行如下指令启动微调进程:
```bash
python train.py --config_path ./configs/sft_config.yaml
```
这里 `train.py` 负责解析传入参数,并依据给定路径加载相应的配置文件来进行具体的微调工作;而 `./configs/sft_config.yaml` 则包含了之前提到的各项设置详情。
#### 测试与评估
完成上述阶段之后,可以采用测试集验证改进后的性能表现。通常情况下会编写专门的小批量推理代码片段来获取预测结果并与真实标签对比分析其准确性变化情况。
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