llama-factory部署微调类型是哪种

### 关于LlaMA-Factory部署和微调的信息 #### 使用LlaMA-Factory进行模型微调 为了利用LlaMA-Factory执行低秩适应（LoRA）微调，需先安装该库。这可以通过克隆GitHub上的官方仓库来完成[^2]： ```bash git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 接着，在本地环境中设置必要的依赖项并加载预训练的基础模型。对于具体的微调过程，LlaMA-Factory提供了详细的指南说明如何准备数据集以及调整超参数以优化特定任务的表现。 #### Python在LlaMA-Factory中的应用 Python作为一门高级编程语言，在此框架内扮演着重要角色。它不仅被用来实现核心算法逻辑，还支持整个工作流——从数据处理到最终的服务化部署。开发者可以借助丰富的第三方库简化开发流程，提高效率[^3]。 #### 部署经过微调后的模型 当完成了对基础模型的有效改进之后，下一步就是将其成功地集成至生产环境当中。LlaMA-Factory同样涵盖了这部分内容的教学材料，指导用户怎样打包自己的成果，并通过RESTful API等形式对外提供服务接口访问能力。 #### 调用API实例 一旦模型已经准备好上线运行，则可通过如下方式创建简单的客户端请求脚本来测试其性能表现： ```python import requests url = "http://localhost:8000/predict" data = {"input": "your input text here"} response = requests.post(url, json=data) print(response.json()) ```

### LLaMA Factory 部署与微调指南 #### 环境准备 为了成功部署和微调 LLaMA Factory 模型，需先准备好相应的开发环境。LLaMA Factory 支持在消费级硬件上运行大模型任务，因此对计算资源的要求相对较低[^1]。以下是具体步骤： - **安装依赖项**：确保 Python 和必要的库（如 PyTorch、Transformers）已经正确安装。 - **下载预训练模型**：通过官方渠道获取 LLaMA 的权重文件并解压到指定目录。 ```bash pip install torch transformers gradio llamafactory-cli wget https://example.com/path/to/llama_weights.zip && unzip llama_weights.zip -d ./models/ ``` --- #### 创建可视化界面 LLaMA Factory 提供了一个基于 Gradio 的 WebUI 工具，允许用户直接在浏览器中与模型交互[^2]。启动命令如下所示： ```bash llamafactory-cli webui --model-path ./models/llama_base_model ``` 此命令会自动打开一个本地服务器，默认地址为 `http://localhost:7860`。用户可以通过图形化界面调整超参数以及观察训练过程中的指标变化情况。 --- #### 数据集准备 对于微调操作来说，高质量的数据至关重要。通常情况下，我们会将原始语料转化为适合特定下游任务的形式，比如问答对或者分类标签等结构化的输入输出组合[^3]。下面给出一段 JSONL 文件作为例子： ```jsonl {"instruction": "回答问题这一要求", "input": "Ambari 中 snappy 依赖包冲突怎么办？", "output": "执行 rpm -qa | grep snappy 查看是否已安装..."} {"instruction": "回答问题这一要求", "input": "为什么 HDFS 初始化失败？", "output": "可能是因为 ambari 不兼容国产化操作系统，请检查相关脚本配置..." } ``` 每条记录都应包含三个字段：“指令”描述目标任务类型，“输入”提供上下文信息，“输出”则是期望的结果字符串。 --- #### 开始微调 当一切就绪之后就可以正式进入实际的 Fine-Tuning 流程了。这里推荐采用 LoRA 或者 P-Tuning V2 这样的高效方法来减少显存消耗的同时保持良好的性能表现[^1]。假设我们选择了前者，则完整的 python 脚本大致如下呈现： ```python from peft import get_peft_config, PeftModelForCausalLM import transformers as trfms peft_config = get_peft_config(peft_type="LORA") base_model = trfms.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./models/llama_base_model") tokenizer = trfms.AutoTokenizer.from_pretrained("./models/llama_base_model") dataset = [...] # 加载之前整理好的 jsonl 格式的 dataset def preprocess_function(examples): inputs = [ex["input"] for ex in examples] outputs = [ex["output"] for ex in examples] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True) labels = tokenizer(outputs, max_length=512, truncation=True).input_ids model_inputs['labels'] = [[-100 if token == tokenizer.pad_token_id else token for token in label] for label in labels ] return model_inputs tokenized_datasets = dataset.map(preprocess_function, batched=True) train_dataset = tokenized_datasets.shuffle(seed=42).select(range(10)) trainer_args = trfms.TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=2, learning_rate=2e-5, logging_dir='./logs', save_strategy='epoch' ) model = PeftModelForCausalLM(base_model, peft_config) trainer = trfms.Trainer( model=model, args=trainer_args, train_dataset=train_dataset, data_collator=trfms.DataCollatorWithPadding(tokenizer), ) trainer.train() ``` 以上代码片段展示了如何利用 PEFT 库实现低秩适配器 (LoRA)，并通过 Trainer API 完成整个端到端的学习逻辑定义工作流。 --- #### 性能评估 最后一步是对经过优化后的版本进行全面测试验证其有效性。可以选取一部分保留下来的 test set 来衡量最终效果，并生成详细的报告文档以便后续改进参考之用[^3]。 ```python eval_results = trainer.evaluate(eval_dataset=test_dataset) print(f"Evaluation results:\n{eval_results}") ``` ---