llama-factory使用自己预训练的模型进行监督微调

<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何使用LLaMA-Factory框架基于自己的预训练模型进行监督微调。首先，用户的问题明确指向自定义预训练模型和监督微调，所以我要确保回答覆盖这两个核心点。 先回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到了使用LLaMA-Factory训练LoRA模型，特别是增强GLM-4-9B-Chat模型的脑筋急转弯能力，并提到了环境准备。引用[2]则详细描述了微调的步骤，包括数据集准备、注册、Web UI的使用、参数配置和评估。这些信息都是基础，但用户的需求是使用自定义预训练模型，而不仅仅是现成的模型，所以需要调整步骤。 接下来，我需要考虑用户可能的背景。用户可能已经有一个预训练好的模型，但需要将其接入LLaMA-Factory进行微调。这可能涉及模型格式转换、配置文件修改等步骤。用户可能对框架的结构不太熟悉，所以需要详细说明如何放置模型文件和配置参数。 然后，思考LLaMA-Factory的流程。通常，框架需要指定模型路径，所以用户需要将自定义模型放在正确的目录下，并确保框架能识别。可能需要修改模型加载部分的代码或配置文件，比如在`models.py`中添加模型类，或者在配置文件中指定模型类型和路径。 数据集部分，用户需要准备符合格式的数据，比如JSON，包含instruction、input、output。需要指导用户如何注册数据集到LLaMA-Factory，可能涉及修改`dataset_info.json`或类似文件，添加数据集名称和路径。 监督微调通常需要设置训练参数，比如学习率、批次大小、epoch数，以及选择微调方法（如LoRA）。用户可能需要调整这些参数以适应自己的模型和数据。Web UI的配置部分需要详细说明每个参数的作用，帮助用户正确选择。 另外，用户可能会遇到问题，比如模型加载失败、数据集格式错误，或者训练过程中的显存不足。需要提前给出常见问题的解决方法，比如检查模型文件结构、验证数据集格式、调整批次大小等。 最后，评估部分需要指导用户如何使用框架内置的工具或脚本来测试微调后的模型性能，可能包括生成示例、计算指标等。同时，提醒用户保存检查点和备份配置，避免训练中断导致的数据丢失。 总结步骤应该是：环境准备→模型准备→数据集准备→配置参数→启动训练→评估模型。每个步骤需要详细说明，特别是模型和数据集的自定义部分，因为这是用户的核心需求。同时，确保引用中的信息被合理利用，比如Web UI的使用和LoRA微调方法的配置。</think>以下是如何使用LLaMA-Framework基于自定义预训练模型进行监督微调的详细教程，结合您提供的引用内容进行优化说明： ### 一、环境与模型准备 1. **框架部署** ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt # 包含bitsandbytes,accelerate等依赖[^1] ``` 2. **模型配置** - 将自定义模型文件（如`my_pretrained_model`）存放在`LLaMA-Factory/models/`目录下 - 修改`src/llmtuner/hparams/model_args.py`，添加模型类型识别： ```python ModelType.my_model = "my_pretrained_model" ``` ### 二、数据集适配 1. **数据格式规范** 创建`data/my_custom_data.json`，采用指令式格式： ```json [ { "instruction": "将以下英文翻译为中文", "input": "Hello, how are you?", "output": "你好，最近怎么样？" }, // 更多样本... ] ``` 2. **数据集注册** 修改`data/dataset_info.json`添加： ```json "my_dataset": { "file_name": "my_custom_data.json", "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output" } } ``` ### 三、监督微调执行 1. **启动Web UI** ```bash python src/train_web.py # 访问http://localhost:7860[^2] ``` 2. **关键参数配置** | 参数组 | 必选参数 | 推荐值 | 作用说明 | |--------|----------|--------|----------| | 模型设置 | 模型名称 | my_pretrained_model | 加载自定义模型 | | 训练方法 | 方法选择 | LoRA | 轻量化微调方案 | | LoRA设置 | lora_rank | 8 | 低秩分解维度 | | 训练参数 | 学习率 | 3e-4 | 控制参数更新幅度 | | 设备配置 | 设备映射 | auto | 自动分配GPU资源 | 3. **启动训练** ```bash # 命令行方式示例 python src/train_bash.py \ --model_name_or_path ./models/my_pretrained_model \ --dataset my_dataset \ --finetuning_type lora \ --output_dir outputs/my_sft_model ``` ### 四、验证与部署 1. **效果测试** ```python from llmtuner import ChatModel model = ChatModel() model.load_model( model_name_or_path="my_pretrained_model", adapter_name_or_path="outputs/my_sft_model" ) print(model.chat("你的指令问题")) ``` 2. **常见问题排查** - **模型加载失败**：检查`models/`目录结构是否符合框架要求（需包含config.json,pytorch_model.bin等） - **显存不足**：在`--quantization_bit 4`参数启用4bit量化 - **数据格式错误**：使用`python scripts/check_dataset.py --dataset my_dataset`验证 ### 五、进阶优化建议 1. 混合精度训练：添加`--fp16`或`--bf16`参数 2. 梯度检查点：使用`--gradient_checkpointing`降低显存消耗 3. 多GPU支持：通过`--ddp_backend nccl`启用分布式训练