llama-factory微调llama

<think>嗯，用户问的是如何使用llama-factory微调LLaMA模型，我需要根据提供的引用内容来整理回答。首先，引用里提到环境搭建、代码克隆、安装依赖这些步骤。我得按照顺序来，先讲环境配置，比如激活conda环境，安装必要的工具，然后下载代码库，切换到指定版本。接着是安装依赖项，像torch和metrics这些。可能还要提到数据集构建，用户需要准备自己的数据，格式要符合要求，比如json或者jsonl。然后配置训练参数，用提供的脚本来启动训练，比如train_bash.py，指定模型路径、数据集名称这些参数。最后还要讲模型验证和使用，用inference或者web界面测试效果。同时要生成相关问题，可能涉及优化方法、数据集处理、硬件需求等。要确保步骤清晰，引用正确的来源，比如引用2和4提到的环境搭建和安装步骤。还要注意用户可能需要具体的命令示例，比如git clone和pip install这些，所以要把代码块写清楚。另外，引用3和4中的日志信息可能说明训练时的注意事项，比如使用SDPA加速，或者需要调整deepspeed版本，这些细节也要包含进去。最后检查一下是否符合格式要求，行内公式用$，独立公式用$$，但这里可能用不上数学公式，所以主要关注代码块和引用标记的正确插入。</think>[用户可见层] ### 如何使用 LLaMA-Factory 微调 LLaMA 模型教程 #### 一、环境配置 1. **基础环境搭建** 使用 Conda 创建虚拟环境并激活： ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory ``` 安装 PyTorch 和 DeepSpeed（需与硬件兼容的版本）： ```bash pip install torch==2.0.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install deepspeed==0.15.4 # 版本需匹配硬件环境[^4] ``` 2. **代码库准备** 克隆 LLaMA-Factory 仓库并切换到稳定版本： ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory git checkout c3fda5046d835ba4542d525b8d89cd12838e9f4c # 确保版本兼容性[^4] ``` 安装依赖项： ```bash pip install -e ".[torch,metrics]" # 包含训练和评估工具[^2][^4] ``` #### 二、数据集配置 1. **数据格式要求** 数据集需为 `JSON` 或 `JSONL` 格式，包含 `instruction`（指令）、`input`（输入）、`output`（输出）字段。 示例： ```json { "instruction": "解释法律术语'不可抗力'", "input": "", "output": "不可抗力指不能预见、不能避免且不能克服的客观情况..." } ``` 2. **数据集路径设置** 将数据集文件存放于 `data` 目录，并在 `dataset_info.json` 中注册： ```json { "legal_dataset": { "file_name": "legal_data.json", "columns": ["instruction", "input", "output"] } } ``` #### 三、模型微调 1. **启动训练脚本** 使用 `train_bash.py` 进行全参数微调： ```bash python src/train_bash.py \ --model_name_or_path /path/to/llama-7b # 原始模型路径 \ --dataset legal_dataset # 注册的数据集名称 \ --output_dir ./saved_models # 微调后模型保存路径 \ --fp16 # 混合精度训练加速 \ --deepspeed deepspeed_config.json # DeepSpeed配置[^3] ``` 2. **关键参数说明** - `--per_device_train_batch_size`: 根据 GPU 显存调整（如 4-8） - `--learning_rate`: 学习率建议范围 $[1e-5, 5e-4]$ - `--num_train_epochs`: 通常 3-5 轮即可收敛 #### 四、模型验证与应用 1. **推理测试** 使用 `inference.py` 快速验证微调效果： ```bash python src/inference.py \ --model_name_or_path ./saved_models \ --template vanilla \ --query "解释法律中的'善意取得'" ``` 2. **Web 交互界面** 启动 Gradio 可视化界面： ```bash python src/web_demo.py \ --model_name_or_path ./saved_models \ --port 7860 # 访问 http://localhost:7860 ```