llama factory怎么使用外部数据集

### 使用外部数据集与 LLaMA Factory 进行模型训练或评估 #### 准备工作 为了能够顺利地使用外部数据集与 LLaMA Factory 进行交互，首先要确保已经成功安装并配置好了 LLaMA Factory 所需环境。如果尚未完成此步骤，则应按照官方文档指导先行设置好开发环境。 #### 数据处理 对于任何机器学习项目而言，准备好合适的数据格式至关重要。当计划用自定义数据集来扩展或改进现有模型时，需要先将这些原始数据转换成适合输入给定框架的形式。通常情况下，这意味着要创建一个包含文本对（源语句及其对应的翻译/摘要等）的文件集合，每一对占一行，并以特定分隔符区分两者[^1]。 例如，假设有一个CSV文件`data.csv`用于存储对话形式的数据： | context | response | |---------|----------| | Hello! | Hi there.| | How are you? | I'm good, thanks for asking. | 应当将其转化为如下纯文本格式保存至`.txt`文件中以便后续加载： ``` Hello!\tHi there. How are you?\tI'm good, thanks for asking. ``` 这里`\t`代表制表符作为字段间的分割标记；当然也可以选用其他字符代替只要前后一致即可。 #### 配置参数调整 在实际操作前还需注意调整一些重要的超参设定比如可训层数（Trainable Layers）。这个选项决定了在整个迁移学习流程里究竟有多少比例的网络结构会被重新优化更新权重值而非冻结不变。一般建议初学者尝试仅解冻靠近输出端的那一部分层来进行初步实验测试效果如何再逐步放开更多限制直至找到最佳平衡点防止过拟合现象发生[^2]。 #### 开始训练过程 一旦上述准备工作都已完成就可以启动正式的Fine-tuning阶段了。具体命令取决于所使用的工具包版本号以及个人偏好习惯等因素影响较大难以给出统一标准写法。不过大多数时候可以通过简单的Python脚本实现自动化批量处理任务简化重复劳动强度提高工作效率。下面提供了一个基于Transformers库的小例子供参考： ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForLanguageModeling import datasets dataset = datasets.load_dataset('path_to_your_prepared_data') model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_base_model") training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=10_000, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset['train'], data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer), ) trainer.train() ``` 这段代码片段展示了怎样快速搭建起一套完整的pipeline从读取预处理后的样本直到最终得到经过微调之后的新版语言预测器整个链条上的各个环节连接起来形成闭环系统便于管理和维护同时也利于后期拓展升级功能特性。