llama-factory部署微调文言文格式训练集
时间: 2025-03-27 22:34:14 浏览: 38
### 部署和微调 llama-factory 使用文言文格式数据集
为了部署并使用文言文格式的数据集来微调 `llama-factory` 模型，可以遵循如下方法：
#### 1. 环境准备
确保安装了必要的依赖库以及配置好了开发环境。对于 `llama-factory` 的具体需求，通常会涉及到 PyTorch 或 TensorFlow 这样的深度学习框架以及其他辅助工具。
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers datasets evaluate accelerate bitsandbytes
```
#### 2. 获取预训练模型
从官方仓库或其他可信源下载预先训练好的基础版本的 LLaMA 模型作为起点[^3]。
#### 3. 数据处理
针对文言文的特点对原始语料进行清洗、分词等预处理操作，使之适应于模型输入的要求。这一步骤可能涉及去除噪声字符、转换编码方式等内容。
#### 4. 微调过程
利用 Hugging Face Transformers 库提供的 API 对获取到的基础模型实施进一步特化训练。这里以 Python 脚本为例展示基本流程：
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments, DataCollatorForLanguageModeling
import torch
model_name_or_path = "path_to_pretrained_model"
tokenizer_name = model_name_or_path
output_dir = "./results"
training_args = TrainingArguments(
output_dir=output_dir,
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
)
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm_probability=0.15)
trainer = Trainer(
model=model_init(),
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset,
data_collator=data_collator,
)
trainer.train()
```
此脚本假设已经准备好了一个适合用于微调的数据集对象 (`train_dataset`, `val_dataset`) 和初始化函数 (`model_init()`) 来加载指定路径下的预训练权重文件。
#### 5. 测试与评估
完成上述步骤之后，应当通过一系列测试案例验证新模型的表现情况，并对比未经过特定领域优化前后的差异。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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