如何按照llama factory
时间: 2025-04-12 22:31:10 浏览: 21
<think>好的,我需要帮助用户了解Llama Factory的使用教程和实现方法。首先,用户已经提供了两个引用,我需要结合这些信息来构建回答。
根据引用[1],用户提到了下载仓库、安装依赖和准备数据等步骤。引用[2]则强调了LLaMA-Factory在微调过程中的作用,包括数据准备、配置调整和训练执行。接下来,我需要将这些步骤组织成结构清晰的教程。
首先,确保覆盖所有基础步骤,比如环境配置、数据准备、模型选择等。然后,详细说明每个步骤的具体操作,例如如何安装依赖、如何配置数据集。同时,用户可能需要了解如何调整参数和进行训练后的推理,这部分也需要包括在内。
还要注意用户提到的系统级指令,比如正确使用LaTeX格式,但在这个问题中可能涉及数学公式较少,所以重点放在代码块和步骤说明上。另外,需要生成相关问题,帮助用户进一步探索。
最后,检查是否引用了提供的资料,并在适当的位置添加引用标记。确保回答符合中文要求,结构清晰,并且步骤详细,便于用户跟随操作。</think>以下是关于**LLaMA-Factory使用教程**的逐步指南,结合其核心功能和实际应用场景:
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### **1. 环境配置**
- **步骤1:克隆仓库**
```bash
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
```
- **步骤2:安装依赖**
使用以下命令安装必要的Python库:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
确保Python版本≥3.8,并已配置PyTorch环境[^1]。
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### **2. 数据准备**
- **格式要求**:数据需为JSON文件,格式如下:
```json
[
{"instruction": "问题文本", "input": "补充输入", "output": "期望输出"},
...
]
```
- **路径配置**:将数据文件存放于`data`目录,并在配置文件中指定路径。
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### **3. 模型与训练配置**
- **模型选择**:支持LLaMA、ChatGLM等主流模型。在`train_args.yaml`中指定模型路径:
```yaml
model_name_or_path: /path/to/pretrained_model
```
- **参数调整**:
- 学习率(`learning_rate`)
- 训练轮次(`num_train_epochs`)
- 批处理大小(`per_device_train_batch_size`)
示例配置片段:
```yaml
learning_rate: 2e-5
num_train_epochs: 3
```
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### **4. 启动训练**
- **单卡训练**:
```bash
python src/train_bash.py --stage sft --do_train --dataset your_data --model_name_or_path your_model --output_dir outputs
```
- **多卡训练**(如4卡):
```bash
torchrun --nproc_per_node=4 src/train_bash.py ...
```
支持LoRA等轻量化微调技术[^2]。
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### **5. 模型推理与测试**
- **加载微调后的模型**:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("outputs/checkpoint-final")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("outputs/checkpoint-final")
```
- **批量测试**:
```bash
python src/train_bash.py --stage sft --do_predict --dataset test_data --model_name_or_path outputs/checkpoint-final
```
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### **6. 高级功能**
1. **混合精度训练**:通过`--fp16`或`--bf16`启用,减少显存占用。
2. **梯度检查点**:添加`--gradient_checkpointing`优化显存。
3. **任务定制**:修改`template.py`中的模板适配对话、问答等任务。
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