llamafactory微调大模型
时间: 2025-01-22 14:11:53 浏览: 90
### 使用 LlamaFactory 进行大模型微调
#### 安装 LLaMAFactory
为了能够顺利使用 LLaMAFactory 对大型语言模型进行微调,首先需要完成环境搭建以及工具包的安装。这一步骤可以通过官方文档中的指导来实现[^2]。
#### 准备工作
在准备阶段,确保已经获取到了想要用于微调的基础模型及其配置文件,并准备好标注好的数据集以便后续训练过程中使用。对于希望扩展成具备更强泛化能力版本的情况,则可通过执行 `expand.sh` 脚本来将基础模型转换为目标架构形式,例如可把 Meta-8b-instruct-pro 版本[^3]。
#### 配置微调参数
当一切就绪之后,在实际操作中会涉及到一系列重要的超参设置:
- **序列长度 (`--cutoff_len 1024`)**
设置输入文本的最大截断长度为1024个token,这对于控制内存消耗至关重要。
- **注意力机制优化 (`--flash_attn auto`)**
启用Flash Attention特性以加速推理速度并减少显存占用;此选项设为自动模式让系统自行判断最佳策略。
- **LoRA 参数调整**
- **秩(`--lora_rank 8`)**
控制低秩矩阵分解时所采用的空间维度大小,默认取值为8。
- **缩放因子(`--lora_alpha 16`)**
影响更新权重的比例系数,一般建议设定得稍大于rank值。
- **丢弃率(`--lora_dropout 0`)**
应用于残差连接之前的dropout层概率,这里被禁用了(即不启用随机失活)。
- **目标组件(`--lora_target all`)**
表明要应用LoRA至整个网络结构而非仅限于某些特定部分[^1]。
这些参数的选择直接影响着最终得到的结果质量与效率之间的平衡关系。
#### 开始微调流程
一旦上述准备工作全部完成后就可以启动具体的微调作业了。具体来说就是利用LLaMAFactory所提供的API接口提交任务请求,期间可能还需要指定额外的一些细节比如使用的GPU数量、批次规模(batch size)等硬件层面的信息。值得注意的是该平台内置了许多先进的算法和技术从而大大降低了手动编码的工作量,允许用户专注于实验设计本身而不是底层实现逻辑[^4]。
```bash
llama_factory finetune \
--model_path /path/to/base_model \
--data_dir /path/to/dataset \
--num_train_epochs 3 \
--save_steps 500 \
--logging_steps 100 \
--lora_rank 8 \
--lora_alpha 16 \
--lora_dropout 0 \
--lora_target all
```
这段命令展示了如何基于已有的预训练模型路径、数据集位置以及其他必要参数来进行一次完整的微调过程。
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