llamafactory可以用自己的数据集训练吗?
时间: 2025-06-22 22:34:16 浏览: 13
<think>好的,用户想知道LlamaFactory是否支持自定义数据集进行训练,以及具体怎么操作。首先,我需要确认LlamaFactory的文档是否提到这一点。根据提供的引用[1]和[2],用户已经有一些参考资料,其中提到自定义数据集的使用,比如引用[1]提到“自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama”,而引用[2]则提到如何创建sharegpt数据集并进行训练。这说明LlamaFactory确实支持自定义数据集。
接下来,用户可能想知道具体步骤。根据引用中的信息,步骤应该包括数据准备、配置文件和启动训练。数据格式方面,引用[2]提到使用类似ShareGPT的格式,可能需要JSON文件,每个样本包含对话或指令内容。配置文件部分,引用[1]指出需要修改Modelfile,复制官方配置到自己的模型中。启动训练时,可能需要运行特定命令,如引用[1]提到的命令。
另外,用户可能关心注意事项,比如数据预处理、模型兼容性和资源限制。需要提醒用户确保数据格式正确,检查模型是否支持自定义数据,以及硬件资源是否足够。可能还需要提到如何验证数据集是否正确加载,比如查看训练日志。
最后,生成相关问题时要覆盖用户可能的后续疑问,比如数据集格式、处理多轮对话、评估方法、常见错误和加速训练的方法。这些问题能帮助用户更深入地理解和解决实际操作中可能遇到的问题。</think>关于LlamaFactory使用自定义数据集训练的说明如下:
### 一、LlamaFactory支持情况
LlamaFactory完全支持自定义数据集训练,其框架专门设计了数据适配模块,可通过JSON格式文件加载用户特定领域的数据集[^2]。例如在角色扮演场景中,可通过定义对话式数据集实现模型行为定制。
### 二、操作步骤
1. **数据准备**
- 创建JSON格式数据集,标准结构示例:
```json
[
{
"instruction": "生成古诗",
"input": "主题:春天",
"output": "《春晓》春眠不觉晓..."
},
{
"conversations": [
{"role": "user", "content": "如何泡茶?"},
{"role": "assistant", "content": "1. 准备茶叶..."}
]
}
]
```
支持单轮指令和多轮对话格式[^2]
2. **配置文件设置**
- 修改`dataset_info.json`添加数据集配置:
```json
"my_dataset": {
"file_name": "data.json",
"file_sha1": "自动生成的校验码"
}
```
- 在Modelfile中指定数据集路径:
```docker
FROM ./base_model
SYSTEM "你是一个专业助手"
TRAIN my_dataset
```
3. **启动训练**
```bash
python src/train_bash.py \
--stage sft \
--model_name_or_path /path/to/llama \
--dataset my_dataset \
--template default \
--output_dir ./output
```
支持LoRA/QLoRA等高效微调方法[^1]
### 三、注意事项
1. 数据预处理建议进行分词测试:
```python
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama")
print(len(tokenizer(sample_text)["input_ids"])) # 检查文本长度
```
2. 建议初始训练使用`max_samples=100`进行测试
3. 多GPU训练需添加`--ddp_backend nccl`参数
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