llama factory训练
时间: 2025-03-05 22:47:04 浏览: 110
### 关于 LLaMA-Factory 的训练教程
为了成功设置并运行 LLaMA-Factory 进行模型微调,需遵循一系列配置步骤。首先,在 Ubuntu 服务器上安装必要的依赖项之后,应当初始化 Conda 环境来管理软件包和库版本。
当遇到无法激活 `conda` 虚拟环境的情况时,这通常意味着当前终端会话尚未加载 Miniconda 或 Anaconda 初始化脚本。可以通过执行命令 `source ~/.bashrc` 来刷新 shell 配置文件,从而解决问题[^1]。
对于具体的 LLaMA-Factory 使用指南,官方文档提供了详细的说明:
#### 安装与准备阶段
确保已经正确设置了 Python 和 Conda 后,按照如下方式创建一个新的 conda 环境,并安装所需工具链:
```shell
git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
conda env create -f environment.yaml
conda activate llama_factory
pip install -e .
```
#### 数据预处理流程
数据集的质量直接影响到最终模型的效果。因此,在开始训练前要先准备好高质量的数据源,并对其进行清洗、分词等一系列操作以便后续使用。
#### 开始训练过程
一旦完成了前期准备工作,则可以启动实际的训练任务。通过调整参数文件中的超参设定以及指定输入输出路径等选项来自定义训练行为。
```python
from llmfactory.train import Trainer
trainer = Trainer(
model_name="your_model",
dataset_path="./data/",
output_dir="./results/"
)
trainer.run()
```
#### 常见错误排查技巧
如果在上述任一步骤遇到了困难,建议查阅项目的 Issues 页面寻找相似案例;另外也可以尝试更新至最新版代码仓库内容以获取修复补丁和支持改进功能[^2]。
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