代码调用 llama factory 训练模型

<think>好的，用户现在想了解如何使用LLaMA Factory训练模型。首先，我需要回想之前用户遇到的CUDA内存不足的问题，这可能与他们当前的训练设置有关。用户可能在使用较大的模型或较大的批次时遇到了显存限制，所以需要确保提供的解决方案能帮助他们优化显存使用。 LLaMA Factory是一个基于PyTorch的框架，专门用于高效训练和微调LLaMA模型。用户可能需要从安装开始，所以需要给出详细的安装步骤，包括可能的依赖问题。考虑到用户之前使用的是transformers库，可能需要提醒他们安装兼容的版本。 接下来，数据准备的步骤很重要。用户可能需要指导如何格式化他们的数据，特别是如果他们是新手的话。提供示例数据格式和配置文件的结构会有帮助，这样用户能更直观地理解如何应用自己的数据集。 训练配置部分需要详细说明各个参数的作用，尤其是那些影响显存使用的参数，比如batch_size、gradient_accumulation_steps和混合精度训练。用户之前遇到了显存不足的问题，所以需要强调如何调整这些参数来减少显存占用，比如减小批次大小、增加梯度累积步骤以及启用fp16或bf16。 启动训练的命令需要明确，并提醒用户根据实际情况调整参数。此外，提供模型合并和推理的步骤可以让用户了解整个流程，从训练到实际使用。 在高级技巧部分，需要包括如何应对显存不足的问题，比如使用LoRA、冻结部分参数或模型并行。这些方法能帮助用户在资源有限的情况下继续训练。此外，监控显存使用和清理缓存的建议也很重要，可以帮助用户更好地管理资源。 最后，注意事项部分需要提醒版本兼容性、数据质量和硬件要求，这些都是用户在实际操作中可能遇到的问题。特别是硬件要求，用户之前可能使用的是显存较小的GPU，建议升级硬件或使用云服务可能对他们有帮助。 总结来说，我需要确保回答结构清晰，逐步引导用户完成使用LLaMA Factory训练模型的整个过程，同时针对他们之前遇到的显存问题提供解决方案和优化建议，避免再次出现内存不足的错误。同时，使用代码示例和命令行指令来增强可操作性，让用户能够直接应用这些建议。</think>以下是使用LLaMA Factory训练模型的详细指南（附关键步骤和代码示例）： --- ### **1. 环境准备** ```bash # 安装核心依赖 pip install llama-factory==0.7.3 pip install transformers>=4.40.0 torch>=2.1.2 datasets # 推荐安装附加优化包 pip install accelerate bitsandbytes flash-attn ``` --- ### **2. 数据准备** #### 数据格式示例（JSON）： ```json [ { "instruction": "解释量子纠缠现象", "input": "", "output": "量子纠缠是量子力学中的一种现象...", "history": [] }, { "instruction": "将以下英文翻译成中文", "input": "Hello, how are you?", "output": "你好，最近怎么样？", "history": [] } ] ``` #### 创建配置文件 `dataset_info.json`： ```json { "my_dataset": { "file_name": "data.json", "columns": { "instruction": "instruction", "input": "input", "output": "output" } } } ``` --- ### **3. 训练配置** #### 基础配置模板 `train_llama2.sh`： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llama-factory train \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset my_dataset \ --output_dir ./output \ --fp16 \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_scheduler_type cosine \ --learning_rate 2e-5 \ --warmup_ratio 0.04 \ --weight_decay 0.01 \ --max_grad_norm 1.0 \ --logging_steps 10 \ --save_strategy steps \ --save_steps 500 \ --optim adamw_torch ``` --- ### **4. 启动训练** ```bash # 单卡训练 bash train_llama2.sh # 多卡并行训练（示例使用2卡） CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 llama-factory train ...（参数同上） ``` --- ### **5. 模型合并与导出** ```bash # 合并LoRA适配器（如果使用LoRA） llama-factory export \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --adapter_name_or_path ./output \ --export_dir ./merged_model # 转换为HuggingFace格式 llama-factory export \ --model_name_or_path ./merged_model \ --export_hf_model true \ --export_dir ./hf_model ``` --- ### **6. 模型推理** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./hf_model") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./hf_model") inputs = tokenizer("解释量子纠缠现象:", return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` --- ### **高级技巧** #### **显存优化策略** ```bash # 使用4-bit量化（减少约50%显存） --quantization_bit 4 # 激活梯度检查点（减少20%显存） --gradient_checkpointing # 使用Paged Adam优化器（防止显存峰值） --optim adamw_8bit ``` #### **参数高效微调** ```bash # LoRA配置（减少70%训练参数） --use_lora true \ --lora_rank 64 \ --lora_alpha 16 \ --lora_target q_proj,v_proj # 冻结非关键层（示例冻结前10层） --freeze_module "model.layers.0.,model.layers.1.,...,model.layers.9." ``` --- ### **常见问题处理** 1. **显存不足(OOM)** ```bash # 组合优化方案示例 --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --quantization_bit 4 \ --gradient_checkpointing ``` 2. **监控显存使用** ```bash watch -n 1 nvidia-smi # 实时监控 ``` 3. **清理GPU缓存** ```python import torch torch.cuda.empty_cache() ``` --- ### **注意事项** 1. **硬件要求参考** | 模型规模 | 最低显存（全参数） | LoRA微调显存 | |---------|-------------------|-------------| | 7B | 24GB | 10GB | | 13B | 40GB | 18GB | | 70B | 8×A100 80GB | 4×A100 80GB | 2. **数据质量建议** - 保持instruction多样性 - 输入输出长度比控制在1:3~1:5 - 至少准备500条高质量样本 3. **版本兼容性** - Python >= 3.8 - PyTorch >= 2.1.2 - Transformers >= 4.40.0