llamafactory微调自己的模型
时间: 2025-02-13 12:20:30 浏览: 101
### 使用 LlamaFactory 微调自定义模型
#### 准备工作
为了使用 LlamaFactory 对自定义数据集进行微调，需先准备好环境和必要的文件。确保已安装 LlamaFactory 并能正常运行其命令行工具。
启动 LlamaFactory 的可视化界面可通过在项目根目录下输入特定指令实现[^2]:
```bash
llamafactory-cli webui
```
此操作会开启一个 Web UI，允许更直观地管理参数设置过程。
#### 配置 Modelfile 文件
对于想要微调的模型而言，创建或编辑对应的 `Modelfile` 是至关重要的一步。依据目标模型官方文档中的说明来调整配置项，并将其应用至个人项目的配置文件内[^1]。
具体来说，在准备好的训练环境中找到要修改的模板位置，按照需求填写各项属性值，比如学习率、批次大小等超参设定；同时指定用于训练的数据源路径以及保存输出的位置。
#### 开始微调流程
完成上述准备工作之后，通过图形化界面对话框或者命令行提交作业请求，正式开始基于选定框架下的优化迭代计算任务。期间可根据实际情况监控进度条变化情况，直至整个处理周期结束为止。
一旦微调完成后，记得评估新版本的表现效果，对比原始预训练成果是否有显著改进之处。
相关问题
llamafactory微调大模型
### 使用 LlamaFactory 进行大模型微调
#### 安装 LLaMAFactory
为了能够顺利使用 LLaMAFactory 对大型语言模型进行微调，首先需要完成环境搭建以及工具包的安装。这一步骤可以通过官方文档中的指导来实现[^2]。
#### 准备工作
在准备阶段，确保已经获取到了想要用于微调的基础模型及其配置文件，并准备好标注好的数据集以便后续训练过程中使用。对于希望扩展成具备更强泛化能力版本的情况，则可通过执行 `expand.sh` 脚本来将基础模型转换为目标架构形式，例如可把 Meta-8b-instruct-pro 版本[^3]。
#### 配置微调参数
当一切就绪之后，在实际操作中会涉及到一系列重要的超参设置：
- **序列长度 (`--cutoff_len 1024`)**
设置输入文本的最大截断长度为1024个token，这对于控制内存消耗至关重要。
- **注意力机制优化 (`--flash_attn auto`)**
启用Flash Attention特性以加速推理速度并减少显存占用；此选项设为自动模式让系统自行判断最佳策略。
- **LoRA 参数调整**
- **秩(`--lora_rank 8`)**
控制低秩矩阵分解时所采用的空间维度大小，默认取值为8。
- **缩放因子(`--lora_alpha 16`)**
影响更新权重的比例系数，一般建议设定得稍大于rank值。
- **丢弃率(`--lora_dropout 0`)**
应用于残差连接之前的dropout层概率，这里被禁用了（即不启用随机失活）。
- **目标组件(`--lora_target all`)**
表明要应用LoRA至整个网络结构而非仅限于某些特定部分[^1]。
这些参数的选择直接影响着最终得到的结果质量与效率之间的平衡关系。
#### 开始微调流程
一旦上述准备工作全部完成后就可以启动具体的微调作业了。具体来说就是利用LLaMAFactory所提供的API接口提交任务请求，期间可能还需要指定额外的一些细节比如使用的GPU数量、批次规模(batch size)等硬件层面的信息。值得注意的是该平台内置了许多先进的算法和技术从而大大降低了手动编码的工作量，允许用户专注于实验设计本身而不是底层实现逻辑[^4]。
```bash
llama_factory finetune \
--model_path /path/to/base_model \
--data_dir /path/to/dataset \
--num_train_epochs 3 \
--save_steps 500 \
--logging_steps 100 \
--lora_rank 8 \
--lora_alpha 16 \
--lora_dropout 0 \
--lora_target all
```
这段命令展示了如何基于已有的预训练模型路径、数据集位置以及其他必要参数来进行一次完整的微调过程。
llamafactory 微调本地模型
### 如何使用 LlamaFactory 微调本地模型
#### 准备工作
在开始之前，需要确保已经安装并配置好 LlamaFactory 工具链。此工具支持多种操作系统环境下的部署，包括 Linux 和 Windows[^1]。
对于 Windows 用户而言，可以通过 Ollama 来运行和管理微调后的模型实例[^2]。这为用户提供了一个更加便捷的方式来进行测试与验证。
---
#### 配置参数说明
当准备对本地已有的大语言模型进行微调时，需特别注意以下几个关键参数的设置：
- **`model_name_or_path`**: 这一字段应指向原始未调整的基础模型权重所在位置[^3]。
- **`adapter_name_or_path`**: 它表示经过 LoRA 技术优化后生成的新适配器存储地址。
- **`template`**: 不同类型的预训练模型可能采用不同的输入输出结构设计；例如针对通义千问系列中的 Qwen2.5 版本，则其对应的模板名为 `qwen`。
- **`export_dir` & `export_size`**: 前者定义最终融合完成后的完整新版本模型保存目录，而后者决定该过程涉及多少分片操作来分割大型张量文件以便于处理效率提升。
---
#### 实际操作流程
##### 1. 数据集构建
创建专门用于训练的数据集合文件夹，并从中获取必要的语料素材填充进去。具体命令如下所示：
```bash
mkdir data && cd data
wget https://example.com/path/to/training_data.zip
unzip training_data.zip
```
上述脚本片段展示了如何建立一个新的子目录命名为"data",接着切换至其中执行下载压缩包以及解压动作[^4]。
##### 2. 执行基础训练阶段
利用 CLI 接口发起一轮初步的学习周期活动，指定目标架构（这里假设选用的是 GPT-2 类型）连同先前整理好的资料源链接作为输入项传递过去。
```bash
llamafactory-cli train --model gpt2 --data ./data/train.txt
```
这条指令里的选项解释分别代表所选框架种类还有实际参与学习进程的具体文本样本路径。
##### 3. 应用低秩适应 (LoRA) 调整技术
一旦初始版已经被成功产出下来以后就可以考虑进一步精细化定制化改造了,下面就是关于怎样实施基于 LoRA 的增量式改进措施的例子:
```bash
llamafactory-cli lora --model gpt2_model --data ./data/fine_tune.txt
```
在这里,"gpt2_model"指的是前面常规教学环节结束之后得到的那个成果物件;"fine_tune.txt"则是另外单独收集起来专供此次局部修正用途的小规模样例群组。
最后生成的结果将会自动附加 "_lora" 后缀名标识出来便于区分识别。
---
### 总结
综上所述，借助 LlamaFactory 平台可以极大地简化从零搭建直至深入打磨整个端到端的大规模神经网络体系的工作负担。无论是初学者还是资深开发者都能快速上手体验这一强大生产力工具带来的便利之处。
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### 进程ID的获取
要对远程进程进行操作，首先需要知道该进程的标识符，即进程ID（Process Identifier，PID）。每个运行中的进程都会被操作系统分配一个唯一的进程ID。通过系统调用或使用各种操作系统提供的工具，如Windows的任务管理器或Linux的ps命令，可以获取到目标进程的PID。
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### 结语
通过对"RemoteCall"远程线程注入技术的知识点分析，我们了解到这一技术的强大能力，以及它在安全测试、系统维护和潜在恶意软件开发中的双重作用。掌握远程进程注入技术不仅要求对操作系统和编程有深入了解，还要求具备应对潜在安全风险的能力。在未来，随着技术的发展和安全挑战的增加，对这类技术的掌握和应用将变得更加重要。
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1