llama-factory微调
时间: 2025-01-13 12:46:27 浏览: 48
### 微调Llama-Factory模型的方法
对于微调Llama-Factory模型,过程涉及几个重要阶段。首先是导入必要的模块,这包括`ChatModel`从`llamafactory.chat`导入,以及`torch_gc`从`llamafactory.extras.misc`导入,后者用于管理内存资源,确保高效利用计算资源[^1]。
接着,在准备环境中,使用`L.Fabric`来初始化模型训练环境,并通过读取`model_config.yaml`文件中的配置项创建GPT模型实例[^2]。
定义微调参数也是至关重要的一步。这些参数涵盖了所选用的模型架构、目标数据集、特定的任务模板、采用LoRA适配器作为微调策略的选择、指定保存结果的位置即输出目录、设定批量处理的数据量大小、选择适当的学习率调整方案以及记录训练进度的日志频率等细节[^3]。
#### Python代码实现示例:
```python
from llamafactory.chat import ChatModel
from llamafactory.extras.misc import torch_gc
import L.fabric as fabric
import yaml
# 加载并解析模型配置文件
with open('path/to/model_config.yaml', 'r') as file:
config = yaml.safe_load(file)
# 创建模型实例
fabric.init()
model = fabric.create_model(config['model'])
# 设置微调超参
finetuning_params = {
"model_name": "your-model-name",
"dataset_path": "/path/to/dataset",
"template": "specific_task_template",
"adapter_type": "lora", # 使用LoRA适配器
"output_dir": "./outputs/",
"batch_size": 8,
"learning_rate_scheduler": "linear_with_warmup",
"logging_steps": 100
}
def train():
try:
# 开始微调流程...
pass
finally:
# 清理未使用的GPU缓存
torch_gc()
if __name__ == "__main__":
train()
```
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