LLaMa-Factory入门教程

LLaMa-Factory是一个基于人工智能技术的开源项目，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。它提供了丰富的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。以下将详细介绍如何使用LLaMa-Factory：

一、安装与准备

1. 环境配置：

   • 确保你的开发环境中安装了Python 3.9或更高版本。建议使用至少具有24GB显存的GPU实例，如NVIDIA A100，以满足计算需求。
   • 安装PyTorch等必要的依赖库。PyTorch深度学习框架版本推荐为2.1.2或更高版本。
   • 安装CUDA和cuDNN，确保与你的GPU硬件兼容。

2. 安装LLaMa-Factory：

   • 通过Git克隆LLaMa-Factory的源代码到本地。可以使用以下命令：

     git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

   • 进入项目目录，安装必要的Python依赖库。可以使用以下命令：

     cd LLaMA-Factory
     pip install -e ".[torch,metrics]"

3. 启动服务：

   • 在项目目录中运行python src/train_web.py以启动服务，然后在浏览器中访问相应的端口（默认可能是7860）以访问训练界面。

二、数据准备

1. 数据格式：

   • LLaMa-Factory支持的数据格式通常为"prompt/input/output"的对话形式。不支持传统的文本分类、实体抽取等格式。如果需要使用这类数据，需要将其转换为对话形式。
   • 将数据放置在项目的data目录下，并按照LLaMa-Factory接受的格式进行处理。
   • 修改dataset_info.json文件，添加你的数据集信息，以便LLaMa-Factory能够正确识别和加载。

2. 示例数据集：

   • LLaMa-Factory内置了丰富的数据集，可以直接使用这些数据集进行模型训练和测试。
   • 如果需要使用自定义数据集，需要按照LLaMa-Factory支持的格式处理数据，并确保数据质量。

三、模型训练

1. 选择模型：

   • LLaMa-Factory支持多种预训练模型，如LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE等。选择一个适合你需求的预训练模型。

2. 配置训练参数：

   • 在LLaMa-Factory的Web UI界面上配置模型路径、微调方法（如LoRA）、数据集等参数。
   • 可以根据需要调整模型的参数，如学习率、批大小、训练轮次等。

3. 启动训练：

   • 点击"开始"按钮开始微调过程。在训练过程中，可以在界面中查看训练进度和损失函数等信息。

四、模型评估与部署

1. 模型评估：

   • 使用LLaMa-Factory提供的评估工具对模型进行评估，检查模型性能是否有所提升。
   • 可以在验证集上评估模型的性能，并根据反馈进行调整。

2. 模型部署：

   • 训练完成后，可以将模型部署到实际的应用场景中。
   • LLaMa-Factory提供了基于vLLM的OpenAI风格API、浏览器界面和命令行接口，方便快速推理。

五、注意事项

• 在训练过程中，注意监控GPU显存使用情况，避免显存溢出。
• 如果遇到性能瓶颈或错误，可以参考LLaMa-Factory的官方文档或社区论坛寻求帮助。
• 持续关注LLaMa-Factory的更新和优化，以便及时跟进最新的技术和算法。