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如果你尝试过微调大模型你就会知道大模型的环境配置是非常繁琐的需要安装大量的第三方库和依赖甚至需要接入一些框架。 但是大模型微调的方法又是非常类似的那有没有一种工具可以统一这些操作让大模型微调变成一个简单易上手的事情LLaMa-Factory就是为了解决这个问题应运而生 什么是LLaMa-Factory
本来不想说这么多废话的想来想去还是简单介绍一下也加深自己的了解 LLaMA Factory是一款支持多种LLM微调方式的工具包括预训练、指令监督微调和奖励模型训练等。它支持LoRA和QLoRA微调策略广泛集成了业界前沿的微调方法。特点在于支持多种LLM模型提供了WebUI页面使非开发人员也能方便进行微调工作。 代码地址LLaMA-Factory LLaMa-Factory环境搭建
克隆项目
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git创建环境
conda create -n llama_factory python3.10
conda activate llama_factory安装依赖
cd LLaMA-Factory
pip install -e .[torch,metrics]启动web UI界面
export CUDA_VISIBLE_DEVICES0
python src/webui.py启动成功之后游览器会打开如下界面 微调LLaMA3
准备模型
方法一克隆我们要微调的模型到本地然后将在web UI界面填入我们的模型名称和本地的模型地址
git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git方法二直接去魔塔Meta-Llama-3-8B-Instruct地址复制对应的文件名和路径微调时程序会自动去魔搭下载模型 这个方法小编浅浅试了一下没成功还是下载到本地靠谱
准备数据集
LLaMA-Factory项目内置了丰富的数据集统一存储于data目录下。 如果你想基于自己的数据集微调你需要 1将你的数据集也放到data目录下 注意你需要将你的数据集改为一样的格式具体可参考data下内置数据集的格式 这里提供一个小编基于LooksJuicy/ruozhiba数据集改好的一个数据集 https://pan.baidu.com/s/1FYYlBIXWy697xdagrHiIeg 提取码2333 2修改data下的dataset_info.json文件添加如下内容 其中my_data.json是我自己的数据集文件my_data是对应的数据集文件名
my_data: {file_name: my_data.json},添加到第一层大括号内的第一个元素前也就是identity前面
微调
这里我直接通过web ui界面进行微调
训练需要二十分钟左右训练完成之后会出现下述界面 左下角会显示训练完毕右边会出现训练过程中损失变化的一个可视化 与微调之后的模型对话 这样看来使用LLaMa-Factory微调确实很简单方便 参考博文
在Ubuntu上安装部署LLaMA-Factory及微调大模型测试使用LLaMA Factory微调LlaMA 3模型llama3 微调教程之 llama factory 的 安装部署与模型微调过程模型量化和gguf转换动手微调Llama3纯本地手把手ORPO偏好微调数据集工具指南base到chat模型微调方案day01Llama3 中文版模型微调笔记,小白也能学会
