llamafactory训练
时间: 2025-03-23 09:16:24 浏览: 68
### LlamaFactory 模型训练教程
LlamaFactory 是一种用于高效微调大语言模型的工具集,特别适合通过 LoRA(Low-Rank Adaptation)技术来增强特定领域的能力。以下是关于如何使用 LlamaFactory 进行模型训练的具体说明。
#### 环境准备
为了开始使用 LlamaFactory 进行模型训练,首先需要准备好运行环境。这通常包括安装必要的依赖库以及配置硬件资源(如 GPU)。具体操作可以参考官方文档中的环境搭建指南[^1]。
#### 数据准备
在进行模型训练之前,需收集并整理好目标领域的数据集。例如,在增强 GLM-4-9B-Chat 的脑筋急转弯能力时,应准备一组高质量的脑筋急转弯问答对作为训练素材。
#### 配置文件编写
LlamaFactory 提供了一种基于 YAML 文件定义实验参数的方式。下面是一个简单的 LoRA 微调配置示例:
```yaml
model:
base_model: "GLM-4-9B-Chat"
lora_rank: 8
training:
epochs: 3
batch_size: 16
learning_rate: 5e-5
data:
train_file: "./data/training_data.jsonl"
validation_split_percentage: 10
evaluation:
enabled: true
eval_steps: 500
```
上述配置指定了基础模型为 `GLM-4-9B-Chat`,设置了 LoRA 排名为 8,并调整了一些关键超参以优化性能表现。
#### 开始训练过程
当一切就绪之后,可通过命令行启动实际训练流程。假设已经保存了上面提到的那个 YAML 配置到路径 `/path/to/config.yaml` 下,则执行如下指令即可触发训练任务:
```bash
llamafactory-cli train /path/to/config.yaml
```
#### 模型评估
完成训练阶段后,应当验证所得到的新版本模型是否达到了预期效果。利用内置功能,比如指定评测脚本位置来进行自动化测试:
```bash
llamafactory-cli eval examples/train_lora/llama3_lora_eval.yaml
```
此命令会依据预设标准衡量改进后的模型质量水平[^2]。
---
阅读全文
相关推荐

















