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llamafactory参数

时间: 2025-01-19 12:01:46 浏览: 65

### LLaMA-Factory 参数配置说明 #### 模型加载与路径设置当点击模型名称时，会自动弹出可选择的模型列表，同时显示对应于 Hugging Face 上的模型标识符。然而，通常的做法是从 Hugging Face 或 ModelScope 将模型参数下载至本地，并在模型路径中指定该本地文件的绝对地址，例如 `C:\Users\chen\Desktop\copy\chatglm3`[^2]。 #### 微调方法及其应用对于大规模语言模型而言，采用 LoRA（低秩适配）是一种有效的微调策略。这种方法允许在保持原有预训练模型结构不变的前提下，仅调整新引入的小规模网络层中的参数。这不仅降低了计算资源的需求，而且能够有效减少约三分之二的显存占用率，特别适用于像 GPT-3 这样拥有庞大参数量的语言模型[^1]。 #### 配置选项详解 - **量化等级**：决定如何压缩模型权重以节省内存空间并提高推理速度。 - **量化方法**：具体实现上述压缩的技术手段。 - **提示模板**：定义输入给定文本的形式以及期望输出的内容样式。 - **RoPE 插值方法**：用于处理旋转位置编码的一种技术，有助于增强长序列建模能力。 - **加速方式**：探索不同硬件平台下的性能优化方案，如 GPU 加速等。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_path = "path/to/local/model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path) # 应用LoRA微调 from peft import get_peft_model, LoraConfig config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none", ) peft_model = get_peft_model(model, config) ```

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