llamafactory 指令微调
时间: 2025-01-22 20:10:43 浏览: 72
### LLaMA-Factory 指令微调教程
#### 准备环境与依赖项
为了顺利进行指令微调,需先安装并配置好必要的软件包和硬件资源。确保已正确设置了CUDA可见设备编号以便于多GPU训练支持[^3]。
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3,4,5,6
```
此命令用于指定参与计算的GPU ID列表,从而优化性能表现。
#### 配置训练参数文件
通过编写YAML格式的配置文件来定义具体的训练参数。该文件包含了关于模型架构、学习率调度器设定以及其他超参的信息。对于采用LoRA技术进行微调的情况,可以参考如下路径下的样例配置:
```yaml
# /path/to/your/project/examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml
...
model:
name_or_path: "Qwen/Qwen-VL"
lora_config:
r: 8 # LoRA attention dimension
lora_alpha: 16
target_modules: ["q_proj", "v_proj"]
training_arguments:
output_dir: "./results"
num_train_epochs: 3
per_device_train_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 2e-5
logging_dir: './logs'
save_total_limit: 2
...
```
上述代码片段展示了部分关键字段及其取值建议;实际应用时可根据需求调整这些选项以适应特定场景的要求[^1]。
#### 启动训练过程
准备好一切之后就可以启动训练脚本了。这里推荐使用`llamafactory-cli`工具来进行操作,它简化了许多复杂流程使得开发者能够专注于核心逻辑实现而不必关心底层细节处理。
```bash
llamafactory-cli train "/home/lgd/e_commerce_lmm/LLaMA-Factory-0.9.0/examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft.yaml"
```
这条命令会读取给定路径处的`.yaml`配置文档,并据此执行相应的训练任务直至完成整个迭代周期或达到预设条件为止。
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