llamafactory自定义数据集
时间: 2025-05-22 08:49:18 浏览: 25
### 使用 LLaMA-Factory 处理自定义数据集的教程
#### 准备工作
为了使用 LLaMA-Factory 微调模型并导入 Ollama,首先需要完成环境搭建。以下是具体的准备工作:
通过 Git 克隆仓库到本地环境中,并创建 Python 虚拟环境以确保依赖项的一致性[^1]:
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -e .[metrics]
```
#### 数据准备
对于自定义数据集的处理,需遵循特定格式以便于后续训练流程正常运行。
1. **JSON 格式的数据集**
自定义数据集应采用 JSON 文件形式存储。例如,假设有一个名为 `custom_dataset.json` 的文件,其结构可能类似于以下内容:
```json
[
{"text": "这是一个示例输入", "label": "分类标签"},
{"text": "另一个示例输入", "label": "不同分类"}
]
```
2. **上传数据集**
将准备好的 JSON 文件放置在 LLaMA-Factory 项目目录下的 `data` 文件夹中[^2]。
3. **更新配置文件**
修改 `data/dataset_info.json` 文件,在其中新增一条记录来描述新加入的数据集。例如:
```json
{
"FB15k-237-subset_train_size_1000": { "file_name": "FB15k-237-subset_train_size_1000.json" },
"custom_dataset": { "file_name": "custom_dataset.json" }
}
```
这一步是为了让框架能够识别新的数据源及其路径[^2]。
#### 训练过程
当一切就绪之后,可以启动微调脚本执行实际训练操作。通常情况下,这涉及指定使用的 GPU 设备数量以及超参数设置等内容。具体命令如下所示(假定已调整好相关参数):
```bash
python train.py --model_type custom_model --dataset custom_dataset --output_dir ./results/custom_training_output/
```
这里的关键选项解释为:
- `--model_type`: 定义所选用的基础预训练模型类型;
- `--dataset`: 明确指出要加载哪个数据集合用于当前任务;
- `--output_dir`: 设置保存最终结果的位置。
#### 后续步骤
完成以上所有环节后,如果希望进一步优化或者测试生成效果,则可以根据实际情况增加更多样化的样本扩充原有数据库规模;也可以尝试改变学习率等其他重要因子重新开展一轮迭代计算直至达到满意程度为止。
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