llamafactory官方文档

<think>好的，我现在要帮用户介绍一下Llamafactory的官方文档。首先，我需要确定用户的需求是什么。他们可能是在寻找一个框架或工具来微调大语言模型，比如LLaMA之类的模型。所以，用户可能对如何开始使用Llamafactory，它的主要功能，安装步骤，或者示例代码感兴趣。 接下来，我应该回忆一下Llamafactory的相关信息。根据之前的知识，Llamafactory是一个用于高效微调大语言模型的框架，支持多种模型，如LLaMA、BLOOM等。它可能提供各种微调方法，比如LoRA、QLoRA，以及数据集处理和训练流程的配置。 然后，我需要确认官方文档的结构，通常会包括简介、安装指南、快速开始、配置说明、支持的模型和方法、示例以及API文档等部分。用户可能需要知道如何安装、配置和运行他们的第一个微调任务。 还要注意用户提到的系统级指令，比如数学表达式用$...$，但可能这部分在介绍文档时用不上。不过需要确保回答结构清晰，分点说明，使用中文，并且符合LaTeX格式要求，如果有数学公式的话。 现在，用户可能希望了解官方文档的主要内容，但可能无法直接访问，所以需要基于现有知识进行总结。需要确保信息准确，如果有不确定的地方，可能需要建议用户直接查阅文档获取最新信息。 还要考虑用户可能的后续问题，比如具体如何使用LoRA，如何处理自定义数据集，或者如何调整超参数。所以在介绍时可以提到这些内容的存在，但不需要深入细节，除非用户特别询问。 最后，整理出一个结构清晰的回答，分点介绍Llamafactory的功能、安装、使用步骤、配置方法、支持的技术和资源，以及如何访问文档。确保语言简洁，步骤明确，帮助用户快速上手。</think>Llamafactory 是一个专注于大语言模型（如 LLaMA 系列）高效微调的框架。以下是其官方文档核心内容的结构化介绍： --- ### 一、核心功能 1. **多模型支持** 支持 LLaMA、BLOOM、ChatGLM、Baichuan 等主流大模型 $$ \text{Model} \in \{ \text{LLaMA-2}, \text{Falcon}, \text{Mistral}, ... \} $$ 2. **高效微调方法** - LoRA (Low-Rank Adaptation) - QLoRA (量化版 LoRA) - 全参数微调 - 梯度检查点技术 3. **全流程工具** 提供数据集预处理、训练、评估、部署的完整 Pipeline --- ### 二、安装步骤 ```bash # 通过 pip 安装 pip install llamafactory # 或源码安装 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory cd LLaMA-Factory pip install -e . ``` --- ### 三、快速开始 1. **数据准备** 支持 JSON/JSONL 格式，需包含 `instruction`（指令）、`input`（输入）、`output`（输出）字段 2. **启动训练** 基础命令示例： ```bash llamafactory train \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset alpaca_en \ --finetuning_type lora \ --output_dir ./output ``` 3. **关键参数** - `--per_device_train_batch_size`: 批次大小 - `--learning_rate`: 学习率（建议 $5e^{-5} \sim 2e^{-4}$） - `--num_train_epochs`: 训练轮次 --- ### 四、配置系统 通过 YAML 文件定义训练配置： ```yaml # train_config.yaml model_type: llama2 dataset_name: alpaca max_length: 1024 lora_rank: 8 quantization_bit: 4 ``` --- ### 五、进阶功能 1. **混合精度训练** 自动使用 FP16/FP32 混合精度 2. **梯度累积** 突破显存限制：$$ \text{effective\_batch\_size} = \text{batch\_size} \times \text{gradient\_accumulation} $$ 3. **模型导出** 支持将适配器权重合并到基础模型 --- ### 六、文档资源 - **官方 GitHub** https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory - **示例代码** `examples/` 目录包含完整训练/推理脚本 - **问题排查指南** 文档包含常见错误解决方案 --- 建议直接访问官方文档获取最新信息。如需具体使用场景的指导，可提供更多细节以便给出针对性建议。