llama-factory中医疗数据微调

### LLaMA-Factory 中对医疗数据进行微调的方法 LLaMA-Factory 是一个用于部署和微调大型语言模型的强大工具集。为了在该框架下针对医疗数据进行微调，可以按照以下方法操作： #### 准备环境 首先克隆 LLaMA-Factory 的仓库并安装依赖项： ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt ``` 此命令会下载项目源码并设置必要的开发环境[^2]。 #### 数据预处理 对于医疗领域数据，通常需要将其转换为适合模型输入的格式。假设您的医疗数据存储在一个 JSON 文件中，结构如下： ```json [ {"instruction": "诊断患者的症状", "input": "患者报告头痛和发烧", "output": "可能患有流感"}, {"instruction": "解释医学术语", "input": "什么是高血压?", "output": "血压持续升高的一种疾病"} ] ``` 您可以通过编写脚本将这些数据转化为适配于训练的数据形式。例如，您可以使用 Python 脚本来完成这一过程： ```python import json def preprocess_data(input_file, output_file): with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f_in: data = json.load(f_in) processed_data = [] for item in data: formatted_item = { "prompt": f"{item['instruction']}\n{item['input']}", "response": item["output"] } processed_data.append(formatted_item) with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f_out: json.dump(processed_data, f_out, ensure_ascii=False, indent=4) preprocess_data('medical_data.json', 'processed_medical_data.json') ``` 上述代码片段展示了如何将原始医疗数据重新格式化以便后续训练[^1]。 #### 配置文件调整 创建或修改配置 YAML 文件以适应新的任务需求。以下是基于 `qwen2vl_lora_sft_my20241112.yaml` 的示例配置部分参数说明： ```yaml model_name_or_path: /path/to/pretrained/model # 替换为您本地路径下的预训练权重位置 train_dataset: ./data/processed_medical_data.jsonl.gz # 处理后的医疗数据集地址 max_seq_length: 512 # 可视情况而定的最大序列长度 learning_rate: 2e-5 # 学习率可以根据实验效果适当调节 num_train_epochs: 3 # 训练轮次数量 per_device_train_batch_size: 8 # 单设备上的批次大小 gradient_accumulation_steps: 4 # 如果显存不足可增加梯度累积步数 logging_dir: ./logs # 日志保存目录 save_strategy: epoch # 模型保存策略 evaluation_strategy: no # 是否启用评估阶段 ``` 通过编辑此类超参设定来优化特定场景的表现性能。 #### 开始训练 当一切准备就绪之后，在指定 GPU 设备上启动实际训练流程： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 llamafactory-cli train \ /path/to/config/qwen2vl_lora_sft_medical.yaml ``` 这里指定了多个 GPU 进行分布式计算加速，并加载自定义好的配置文件执行具体指令。 ---