llamafactory训练逻辑
时间: 2025-01-17 20:02:23 浏览: 115
### LlaMA-Factory 训练机制和流程
LlaMA-Factory 提供了一套完整的工具链来微调预训练的 Llama 3 模型，主要采用监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。通过这种方式可以针对特定的任务需求优化模型性能。
#### 数据准备
为了启动微调过程，需先准备好高质量的数据集。这些数据通常由一系列对话组成，每条记录包含输入提示词与期望的回答[^1]。理想情况下，该数据集应尽可能覆盖目标应用场景中的各种情况，从而确保模型能够学习到广泛的知识并具备良好的泛化能力。
#### 配置环境
在开始正式训练之前，还需设置好运行环境。这涉及到安装必要的依赖库以及配置硬件资源（如GPU），以保障后续计算任务顺利执行。对于具体操作指南，可参照官方文档说明进行相应调整[^2]。
#### 启动微调程序
一旦完成了上述准备工作，则可以通过命令行接口轻松发起一次新的SFT作业：
```bash
python scripts/train_sft.py \
--model_name_or_path path/to/pretrained_model \
--output_dir output_directory \
--per_device_train_batch_size 8 \
--gradient_accumulation_steps 4 \
--learning_rate 5e-6 \
--num_train_epochs 3\
--logging_steps 100 \
--save_steps 500
```
此脚本接受多个参数选项用于定制化训练行为，比如指定基础模型路径、加载自定义数据源等。值得注意的是，在实际应用过程中可能还需要根据实际情况灵活修改部分超参设定以达到最佳效果。
#### 使用vllm_infer推理
完成训练之后，就可以利用`vllm_infer.py`来进行快速高效的在线预测服务部署了。只需简单几行代码即可实现从接收请求到返回响应整个链条的功能构建:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path_to_finetuned_model")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path_to_finetuned_model").cuda()
input_text = "your input here"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to('cuda')
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
```
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综合以上信息，知识点主要包括：
1. ARM9 2410开发板：一款基于ARM920T内核的处理器的嵌入式开发板，适用于教学和项目实验。
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