llama factory用csv文件训练
时间: 2025-02-03 18:23:44 浏览: 117
### 使用CSV文件训练Llama Factory模型
为了使用CSV文件中的数据对Llama Factory进行微调,需遵循一系列特定的操作流程。首先,准备阶段涉及加载并处理CSV文件内的数据,确保其格式适合用于监督式微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)[^1]。
#### 数据预处理
假设已有一个名为`aoman.csv`的文件,其中包含了来自《傲慢与偏见》小说的100个问答对。这些数据应当被转换成适用于LLM(大型语言模型)输入的形式:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv("aoman.csv", encoding='GBK')
print(data.head())
```
这段代码展示了如何利用Pandas库读取CSV文件,并初步观察前几条记录的内容结构。对于后续步骤而言,重要的是要确认每一对问答都清晰地标记出来,通常这意味着每一行应该至少有两个字段:一个问题和对应的答案。
#### 准备训练环境
在准备好数据之后,下一步就是配置好基于PyTorch框架下的Llama 3模型实例化过程以及设置必要的超参数等细节工作[^3]。这一步骤具体实现方式取决于所使用的工具链版本和个人偏好;然而,在大多数情况下,都会涉及到定义损失函数、优化器的选择等方面的工作。
#### 微调模型
当一切就绪后,则可以通过指定路径指向之前整理好的CSV文件来进行实际意义上的微调操作。这里需要注意的是,由于原始的大规模预训练可能是在非常广泛的数据集上完成的,因此针对特定领域的小样本调整能够帮助提高该范围内任务的表现效果[^2]。
通过上述描述可以看出,整个过程中最关键的部分在于确保输入数据的质量及其适应性,即保证所提供的问答对既具有代表性又符合预期的应用场景需求。
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