llama-factory全量微调

### Llama-Factory 的全量微调指南 对于 Llama-Factory 进行全量微调的过程，可以遵循官方文档中的指导[^1]。以下是关于如何执行全量微调的关键要点： #### 数据准备 为了实现有效的全量微调，数据的质量至关重要。需要确保训练数据集经过清洗并适合目标任务。通常情况下，这涉及去除重复项、低质量样本以及可能影响模型性能的噪声数据。 #### 微调环境配置 在开始之前，需安装必要的依赖库，并设置好计算资源（GPU/CPU）。具体来说，可以通过以下命令来创建虚拟环境并安装所需软件包： ```bash conda create -n llama-env python=3.9 conda activate llama-env pip install torch transformers datasets accelerate ``` #### 加载预训练模型 加载由 Meta 提供的基础版 LLaMA 模型作为起点是非常重要的一步。通过 Hugging Face Transformers 库能够轻松完成这一操作。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "decapoda-research/llama-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 定义训练参数 定义超参如批量大小(batch size)，学习率(learning rate)等对最终效果有很大影响。推荐初始设定如下所示，但实际应用中应依据实验结果调整这些值。 ```python training_args = { 'output_dir': './results', 'num_train_epochs': 3, 'per_device_train_batch_size': 8, 'save_steps': 500, 'logging_steps': 100, 'learning_rate': 2e-5, } ``` #### 启动训练过程 最后，在准备好一切之后就可以启动完整的fine-tune流程了。此阶段会利用先前指定的数据集更新整个神经网络权重直至收敛为止。 ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments train_dataset = ... # Your processed dataset here. eval_dataset = ... training_arguments = TrainingArguments(**training_args) trainer = Trainer( model=model, args=training_arguments, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 以上即是对 Llama-Factory 实施全量微调的主要步骤概述。