llama3微调

### Llama3 模型微调方法教程 #### 准备工作 在开始对 Llama3 模型进行微调之前，需要确保环境已经配置完成。这通常包括安装必要的依赖库以及下载预训练模型权重文件。可以通过 `ollama list` 命令来确认当前已安装的模型版本[^1]。 #### 数据准备 数据集的质量直接影响到微调的效果。对于监督式微调 (Supervised Fine-Tuning)，建议收集高质量的人类标注对话数据或者特定领域内的文本数据。这些数据应经过清洗和格式化处理以便于后续输入给模型使用[^2]。 #### 微调流程概述 以下是基于开源工具链实现Llama3模型微调的一般步骤： 1. **克隆仓库**: 使用Git命令获取官方或社区维护的相关项目源码。 ```bash git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git ``` 2. **加载并部署基础模型**: 利用Ollama框架或其他支持的服务端解决方案加载初始的大规模参数集合，并将其作为服务暴露出来供进一步操作。 3. **定义目标任务架构**: 根据具体应用场景调整网络结构设计，比如增加额外分类头用于意图识别任务等扩展功能模块开发。 4. **执行实际Fine-tune过程**: 应用梯度下降算法更新选定层中的可训练变量直至满足收敛条件为止；期间需密切监控损失函数变化趋势以防止过拟合现象发生。 5. **评估性能表现**: 完成一轮迭代之后应当选取部分测试样本来验证改进后的效果是否达到了预期目标水平之上。 6. **保存最终成果物**: 将优化完毕的新版checkpoint妥善存档备份以防丢失同时方便日后重复利用价值最大化[^3]. ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3b") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-3b") def fine_tune_model(train_dataset, val_dataset): optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True) validation_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.to(device) epochs = 3 for epoch in range(epochs): model.train() total_loss = 0 for step, batch in enumerate(train_loader): inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to(device) outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"]) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() avg_train_loss = total_loss / len(train_loader) print(f"Epoch {epoch}, Average Training Loss: {avg_train_loss}") # Save the tuned model save_directory = "./tuned_llama" model.save_pretrained(save_directory) tokenizer.save_pretrained(save_directory) ``` 上述脚本展示了如何通过PyTorch框架来进行简单的因果语言建模(Causal Language Modeling)形式下的精修作业[^4]。