LLaMA-Factory训练自己的数据集
时间: 2025-02-21 14:30:06 浏览: 74
### 如何使用 LLaMA-Factory 训练自定义数据集
#### 准备环境和安装依赖库
为了能够顺利运行 LLaMA-Factory 并训练自定义的数据集,需要先准备好 Python 环境并安装必要的依赖包。通常情况下,这可以通过创建一个新的虚拟环境来完成,并通过 pip 或 conda 安装所需的软件包。
#### 配置命令行参数
当利用 LLaMA-Factory 开始训练之前,配置合适的命令行参数是非常重要的。对于加载特定模型而言,`--model_name_or_path` 参数应当被设定为目标模型的 ID,比如 `modelscope/Llama-2-7b-ms`[^2]。此路径指向存储于魔搭社区中的预训练模型资源位置。
#### 处理自定义数据集
为了让 LLaMA-Factory 能够处理新的数据源,在启动训练过程前还需要对输入文件做适当调整。一般会涉及到将文本转换成适合喂给神经网络的形式,例如 tokenization 和 padding 操作。具体实现取决于所使用的框架版本以及具体的任务需求。
#### 启动训练脚本
一旦所有的准备工作都已完成,则可以执行带有上述提到的各种选项的实际训练指令了。下面给出了一段简单的 Python 代码片段作为例子展示如何调用这些功能:
```python
from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import datasets
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('modelscope/Llama-2-7b-ms')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('modelscope/Llama-2-7b-ms')
dataset = datasets.load_dataset('path_to_custom_data') # 加载本地或远程数据集
tokenized_datasets = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['text']), batched=True)
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
)
trainer.train()
```
这段代码展示了如何初始化 Hugging Face 的 Transformer 库所提供的 `Trainer` 类来进行高效便捷的大规模语言模型训练工作流管理[^1]。
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