llama-factory 服务器部署

### LLaMA-Factory 模型微调部署教程 #### 一、环境准备 为了成功完成模型微调，需先搭建合适的开发环境。以下是具体的步骤说明： 1. **克隆仓库** 使用 `git` 命令下载 LLaMA-Factory 的源码至本地服务器： ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 2. **创建并激活 Conda 环境** 创建名为 `llama_factory` 的 Python 虚拟环境，并指定 Python 版本为 3.10： ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory ``` 这一步确保了依赖项的兼容性和隔离性[^3]。 3. **安装基础依赖** 安装项目所需的库文件以及额外的度量工具包： ```bash cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .[metrics] ``` 上述命令会自动解析并安装所有必要的 Python 库[^2]。 --- #### 二、数据模板配置 在微调过程中，数据预处理是一个重要环节。LLaMA-Factory 提供了一个灵活的数据模板机制来定义输入格式。具体操作如下： 1. 找到模板文件路径：`src/llamafactory/data/template.py`。 2. 修改或扩展其中的参数设置以适配特定任务需求。例如，调整最大序列长度 (`max_seq_length`) 或者自定义提示词结构 (prompt templates)[^1]。 --- #### 三、启动 WebUI 并调试常见错误 如果尝试通过 CLI 启动 Web 用户界面时遇到异常（如线程崩溃），可以采取以下措施排查问题： 1. **检查日志信息** 查看完整的堆栈跟踪记录定位确切原因。通常情况下可能是由于网络请求失败或者资源不足引起的问题[^1]。 2. **验证硬件支持情况** 确认 GPU 是否可用及其驱动程序已正确安装；对于大规模推理任务而言，充足的显存至关重要。 3. **重新加载服务端口** 如果默认端口号被占用，则考虑更改监听地址以便顺利访问接口功能。 --- #### 四、执行模型微调流程 当一切准备工作就绪之后，就可以正式进入实际训练阶段啦！ 1. 准备好标注好的语料集作为输入素材； 2. 编写相应的超参配置文件（YAML 格式）用于指导优化过程； 3. 利用内置脚本提交作业计划给调度器管理运行状态直至收敛结束为止。 ```yaml # example_config.yaml model_name_or_path: "decapoda-research/llama-7b-hf" output_dir: "./results/fine_tuned_model/" per_device_train_batch_size: 8 gradient_accumulation_steps: 4 learning_rate: 5e-5 num_train_epochs: 3 logging_steps: 100 save_strategy: steps save_steps: 500 evaluation_strategy: no ``` 最后记得定期保存快照以防意外丢失进度哦！ ---

### llama-factory 服务器部署与多GPU微调指南 #### 准备工作环境 为了准备适合的工作环境，需先克隆 `LLaMA-Factory` 的源代码至本地机器。这一步骤可以通过 Git 完成： ```bash git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 此命令会下载最新的版本而不会包含所有的历史记录，从而节省时间和空间[^1]。 #### 配置Docker容器以支持更大的共享内存 当遇到由于 `/dev/shm` 内存不足而导致的错误时，调整 Docker 启动参数可解决问题。具体来说，在启动 Docker 容器时增加 `-shm-size=8gb` 参数能够有效防止此类问题的发生，确保有足够的临时文件存储空间供程序使用[^2]。 #### 设置Deepspeed用于分布式训练 对于希望利用多个 GPU 来加速模型训练的过程而言，采用 DeepSpeed 是一种高效的方式。然而，在实际操作过程中可能会遭遇信号7（总线错误），这是因为默认情况下分配给进程间通信使用的共享内存过少所引起的。按照前述方法修改后的 Docker 命令可以帮助克服这一障碍，使得多 GPU 训练成为可能。 #### 实施量化优化提升性能 考虑到资源的有效利用率以及降低硬件需求的重要性，可以考虑应用量化技术来压缩模型大小并加快推理速度。根据 GitHub 上开源项目 Llama2.cpp 提供的信息显示，该库不仅实现了多种位宽下的整数量化方案(如2-bit, 3-bit等)，还提供了针对不同架构(CPU/GPU)的支持选项，有助于提高计算效率和兼容性[^3]。 #### 开始多GPU微调过程 完成上述准备工作之后，就可以着手编写具体的脚本来执行微调任务了。通常情况下，这涉及到定义数据加载器、配置超参数、指定损失函数等内容。以下是简化版Python代码片段作为参考： ```python import torch from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForLanguageModeling from datasets import load_dataset model_name_or_path = "path_to_your_model" train_file = "./data/train.jsonl" training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=4, num_train_epochs=3, learning_rate=2e-5, fp16=True, logging_dir='./logs', ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) tokenizer = model.tokenizer_class.from_pretrained(model_name_or_path) dataset = load_dataset('json', data_files={'train': train_file}) data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset['train'], tokenizer=tokenizer, data_collator=data_collator ) trainer.train() ``` 这段代码展示了如何设置 Hugging Face Transformers 库中的 `Trainer` 类来进行因果语言建模的任务，并启用了混合精度(`fp16`)以进一步改善训练表现。