llamafactory 文本数据集
时间: 2025-04-19 21:44:14 浏览: 23
### LLaMA-Factory 文本数据集下载与使用方法
#### 数据集概述
LLaMA-Factory提供了多样的文本数据集,适用于不同的自然语言处理任务。这些数据集不仅覆盖了广泛的领域,还针对特定的任务进行了优化[^1]。
#### 获取数据集
为了获取并加载所需的数据集,在`data/loader.py`文件中的`get_dataset`函数实现了这一功能。此函数负责从指定路径或在线资源中读取数据,并将其转换成统一的标准格式以便后续处理[^3]。
```python
from data.loader import get_dataset
dataset_name = 'your_chosen_dataset' # 替换为您想要使用的具体名称
train_set, val_set, test_set = get_dataset(dataset_name)
```
上述代码展示了如何通过调用`get_dataset`来获得训练集、验证集和测试集的实例。用户只需提供希望使用的数据集的名字作为参数传递给该函数即可轻松完成加载操作。
#### 微调模型示例
当选择了合适的数据集之后,可以进一步对其进行微调以适应具体的NLP任务需求。下面是一个基于LoRA技术对Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct模型进行文本分类任务微调的例子[^2]:
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model_name_or_path = "qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
num_labels = 2 # 假设这是一个二元分类问题
# 加载预训练模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, num_labels=num_labels)
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
evaluation_strategy="epoch",
learning_rate=2e-5,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
weight_decay=0.01,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_set,
eval_dataset=val_set
)
trainer.train()
```
这段脚本说明了怎样配置训练环境并对选定的大规模语言模型执行微调过程。注意这里假设了一个简单的二类分类场景;对于其他类型的NLP任务,则需相应调整模型架构和其他超参数设置。
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