llama-factory 训练
时间: 2025-02-22 19:22:19 浏览: 120
### 使用 LLama-Factory 进行训练
#### 通过 Web 页面进行训练
对于希望快速上手的用户而言,可以通过 Web 页面来进行模型训练。这种方式简化了操作流程,使得即使是没有深厚技术背景的人也能轻松尝试。在 WebUI 界面中,用户能够依据具体需求挑选合适的模型以及相应的微调策略,并设置诸如学习率、批量大小这样的关键训练参数[^3]。
一旦完成上述配置步骤,只需轻按“开始训练”按钮便能启动整个过程,在线监控进度直至结束。
#### 命令行方式下的预训练模型微调实例
除了图形化界面外,LLaMA-Factory 同样支持基于命令行工具 `llamafactory-cli` 来执行更灵活的任务——特别是当涉及到从特定路径加载预训练权重文件时尤为有用。下面给出了一段具体的 shell 脚本用于展示如何利用 GPU 设备编号为 0 的硬件资源来运行一次为期三个周期(epoch)、每批次处理八个样本的数据集上的迭代优化:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \
--model_name_or_path path/to/pretrained/model \
--output_dir path/to/output \
--do_train \
--do_eval \
--per_device_train_batch_size 8 \
--per_device_eval_batch_size 8 \
--num_train_epochs 3 \
--learning_rate 2e-5
```
这段脚本展示了 LLaMA-Factory 如何便捷地接受自定义输入作为起点开展进一步的学习活动,而无需每次都重新构建完整的神经网络结构[^2]。
阅读全文
相关推荐

















