llama-factory训练并使用模型

<think>嗯，用户想了解如何训练和使用LLaMA-Factory模型，需要教程、文档和示例代码。根据之前的引用内容，用户可能已经看过一些介绍，但需要更详细的步骤。首先，我需要整理出LLaMA-Factory的安装部署流程，特别是针对国内网络环境的问题，比如镜像源和依赖安装。然后，数据准备部分可能需要说明格式和预处理步骤。训练配置部分要提到参数设置，比如学习率、批次大小，以及如何通过WebUI操作。接着，微调后的模型使用方法和示例代码也很重要，要展示加载模型和推理的过程。最后，用户可能遇到的问题，比如显存不足，需要给出解决办法，比如降低批次大小或使用量化。同时，要确保所有数学公式和代码块符合格式要求，使用中文回答，并生成相关问题。还要注意引用标记的正确添加，比如引用[^1]和[^2]。现在需要检查是否有遗漏的步骤，例如是否提到了WebUI的具体操作，或者是否提供了示例代码的正确性。另外，用户可能需要知道如何验证模型是否训练成功，可以建议查看训练日志或进行测试推理。确保每个部分结构清晰，分步骤说明，方便用户跟随操作。最后生成的相关问题要围绕LLaMA-Factory的扩展应用、性能优化、微调方法比较等，帮助用户深入理解。</think>### LLaMA-Factory 训练与使用教程 #### 一、环境准备 1. **安装依赖** 使用国内镜像加速安装（推荐清华源）： ```bash pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 若需支持多GPU训练，需额外安装`deepspeed`库。 2. **模型下载** 从Hugging Face下载预训练模型（如Baichuan2-7B），国内用户可通过镜像站或手动下载： ```bash git lfs install git clone https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base ``` --- #### 二、数据准备 - **格式要求**：数据需转换为JSON格式，每条样本包含`instruction`和`output`字段： ```json {"instruction": "写一首关于春天的诗", "output": "春风拂面花香溢..."} ``` - **预处理脚本示例**： ```python import json with open("data.jsonl", "w") as f: for sample in raw_data: f.write(json.dumps({"instruction": sample["prompt"], "output": sample["completion"]}) + "\n") ``` --- #### 三、训练配置 1. **参数设置**（以Baichuan2-7B为例） 修改`train_config.yaml`： ```yaml model_name: baichuan2-7b batch_size: 8 learning_rate: 2e-5 num_train_epochs: 3 deepspeed: configs/ds_config.json # 多卡训练配置 ``` 2. **启动训练** 通过WebUI或命令行执行： ```bash python src/train_bash.py --config train_config.yaml ``` --- #### 四、模型使用 1. **加载微调后的模型** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("output/baichuan2-7b-finetuned") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("output/baichuan2-7b-finetuned") ``` 2. **推理示例** ```python input_text = "写一句产品广告语：新款智能手机" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50) print(tokenizer.decode(outputs[0])) ``` --- #### 五、常见问题 - **显存不足**：可尝试`batch_size=4`或启用`fp16`/`bf16`混合精度训练。 - **训练中断恢复**：添加`--resume_from_checkpoint`参数。 - **性能优化**：使用FlashAttention-2加速（需NVIDIA Ampere架构以上GPU）。 ---