llama factory训练QWEN3思维模型

### 如何使用 Llama Factory 训练 Qwen3 思维模型 Llama Factory 是一个用于快速搭建和微调大语言模型的工具包，能够帮助开发者高效完成模型训练、推理以及部署的任务。以下是关于如何使用 Llama Factory 训练 Qwen3 思维模型的相关说明。 #### 1. 准备工作 在开始之前，需要准备好必要的环境配置和数据集。具体步骤如下： - **安装依赖库** 需要先安装 Llama Factory 的相关依赖项。可以通过 pip 或者 conda 安装所需的 Python 库[^1]。 ```bash pip install git+https://github.com/your-repo/llama-factory.git ``` - **下载基础模型** 下载 Qwen3 模型权重文件，并将其放置在一个固定的目录下。例如，在本地路径 `E:\LLamaFactory\Qwen3` 中存储该模型[^1]。 - **准备数据集** 构建适合任务需求的数据集，通常是以 JSON 文件或者 CSV 文件的形式保存对话对或指令对。这些数据将被用来指导模型学习特定领域内的知识[^2]。 #### 2. 修改配置文件 进入 Llama Factory 提供的配置模板目录，编辑对应的 YAML 文件来适配自己的项目设置。主要参数包括但不限于以下几个方面： - **Model Path**: 设置为已下载的基础模型路径，比如 `E:\LLamaFactory\Qwen3`. - **Adapter Name or Path**: 如果采用 LoRA 方法，则指定 Adapter 路径；如果不需要额外加载 Adapter，可以留空。 - **Template**: 使用与目标模型匹配的 Prompt Template，这里可能选择类似于 `llama3` 的格式。 - **Fine-tuning Type**: 明确指出使用的微调方式（如 Full Fine-Tune 还是 LoRA），推荐优先尝试效率更高的 LoRA 方案[^3]。 #### 3. 启动训练过程 通过命令行运行脚本来启动实际的训练流程。假设已经调整好了所有的超参设定之后，执行下面这条语句即可触发整个计算逻辑链路： ```bash llamafactory-cli train examples/training/qwen3_config.yaml ``` 这一步骤会依据定义好的规则自动处理输入样本集合，并不断迭代更新内部参数直至满足收敛条件为止[^3]。 #### 4. 推理服务化 当顺利完成训练环节后，就可以着手考虑如何对外暴露预测能力了。对于经过定制化的 Qwen3 思维版本而言，可以选择多种途径来进行后续操作，例如非流式批量推理、流式推理接口封装等等[^4]。 --- ### 示例代码片段 以下是一个简单的 Python 脚本例子展示如何加载预训练模型并对其进行进一步加工改造： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/Qwen3") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/Qwen3") def generate_text(prompt): inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model.generate(inputs, max_length=50) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result if __name__ == "__main__": prompt = "请描述一下未来科技的发展趋势" response = generate_text(prompt) print(response) ``` ---