llama factory colab
时间: 2025-01-15 20:04:03 浏览: 41
### 使用LLaMA Factory在Google Colab中进行微调
#### 准备工作环境
为了准备Colab的工作环境,在开始之前需确保已经登录到自己的Google账号并打开指定的Colab链接[^1]。
#### 安装依赖项
要安装所需的依赖项,首先应清理旧版本的`LLaMA-Factory`目录以避免冲突。接着通过Git命令克隆最新的`LLaMA-Factory`仓库至当前运行实例内,并利用pip工具来安装这个本地存储库中的Python包[^2]:
```bash
!rm -rf LLaMA-Factory/
!git clone https://github.com/your-repo/LLaMA-Factory.git
%cd LLaMA-Factory
!pip install .
```
#### 配置XLA加速器支持(可选)
对于希望启用TPU或其他硬件加速选项的研究者来说,可以通过查阅PyTorch XLA官方文档获取更多关于配置细节的信息[^3]。这一步骤并非强制性的,但对于提升训练效率可能有所帮助。
#### 加载预处理的数据集并与模型交互
当一切就绪之后,就可以加载自定义数据集用于后续的任务了。如果目标是构建一个多轮次中文对话系统,则可以像下面这样向消息列表追加新的用户输入[^4]:
```python
messages.append({"role": "user", "content": query})
```
这里假设`query`变量包含了来自用户的最新提问字符串,而`messages`是一个保存着整个会话历史记录的消息队列对象。
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