llama-factory详细基础使用说明
时间: 2025-01-28 20:01:36 浏览: 96
### LLaMA-Factory 基础使用教程
#### 安装依赖项
为了能够顺利运行 LLaMA-Factory 的各项功能,首先需要安装必要的 Python 库和其他工具。通常情况下,在项目根目录下会有一个 `requirements.txt` 文件来指定所需的库版本。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
此命令将会读取文件并自动下载安装所有必需的Python包[^1]。
#### 切换工作目录
完成环境配置之后,应当进入实际存放代码的工作空间:
```bash
cd LLaMA-Factory
```
这一步骤确保后续执行的所有指令都在正确的路径内生效。
#### 运行预训练流程
对于想要了解如何利用该框架来进行微调或其他形式的学习过程而言,可以关注位于 `/src/llamafactory/train/pt/workflow.py` 中定义的方法 `run_pt()` 。这个函数封装了一系列用于启动和管理整个训练周期的关键逻辑操作[^2]。
具体来说,通过调整传递给它的参数选项,用户可以选择不同的模型架构、数据集以及优化策略等设置。然而具体的参数列表及其含义可能需查阅官方文档或源码注释获取最准确的信息。
#### 调试与验证
当一切准备就绪后,可以通过如下方式测试是否能正常加载默认配置下的实例化对象,并尝试打印一些基本信息作为初步确认手段:
```python
from src.llamafactory.train.pt.workflow import run_pt
if __name__ == "__main__":
config = {} # 此处应填充合适的配置字典
trainer = run_pt(config)
print(trainer.summary())
```
上述脚本片段展示了怎样导入模块内的类方法,并创建一个基于传入配置的对象实例;最后还演示了一个简单的输出语句用来展示当前状态概览。
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