使用Llama Factory微调大模型的重要参数

人工智能培训咨询叶梓 2024-11-02 21:52:20

课时名称	课时知识点
使用Llama Factory微调大模型的重要参数	模型种类：支持上百种预训练模型。训练算法：包括增量预训练、多模态指令监督微调等。运算精度：支持16比特全参数微调、冻结微调、LoRA微调等。优化算法：包括GaLore、BAdam、DoRA等。加速算子：如FlashAttention-2和Unsloth。推理引擎：支持Transformers和vLLM。实验面板：LlamaBoard等。

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人工智能大模型讲师培训咨询叶梓 2024-11-08

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"llama-factory"是一个数据微调的工具或平台，主要与LoRa（Long Range）技术相关，这是一项低功耗广域网通信技术，常用于物联网(IoT)应用。在给定的文件列表中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. **dataset_info.json**：这是一个JSON格式的文件，通常用于存储数据集的相关元信息。这可能包括数据集的描述、大小、样本数量、特征列表、类别信息等。在微调过程中，理解数据集的内容和结构至关重要，因为这将影响模型的训练和性能。 2. **Client.py**：这个文件可能是Python脚本，提供了与"llama-factory"交互的客户端接口。它可能包含了数据加载、模型配置、训练循环、模型评估等功能。通过这个客户端，用户可以方便地定制和运行自己的数据微调任务，尤其是针对LoRa信号处理或数据分析的场景。 3. **checkpoint-2000**：这是一个检查点文件，通常在深度学习模型训练过程中保存。当模型达到特定迭代次数（这里是2000次）时，它的参数会被保存下来，以便后续恢复训练或者进行模型验证。这对于防止训练过程中的中断，以及避免从头

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/ace7f6ad202d MLLM-Finetuning-Demo 安装 LLaMA-Factory 进行预训练，涉及 LLaVA 中的特征对齐，采用冻结部分参数、只微调部分参数的方式。完成微调后，可实现网页聊天功能。将数据集上传到 Huggingface 时，请在相应位置替换您自己的 key。导出模型并上传至 Huggingface 时，请在对应位置替换您自己的相关信息。

本文详细介绍了在AutoDL平台上使用LLaMA-Factory工具对中文版llama3-8B模型进行微调的完整流程。内容包括环境准备（建议使用4090显卡）、创建虚拟环境、下载LLaMA-Factory工具和llama3-8B模型、配置微调参数（如使用LoRA方法）、执行微调训练、测试微调结果、模型合并导出以及使用vllm加速推理等关键步骤。文中提供了具体的命令行操作指南和参数说明，包括数据集处理、镜像站设置、训练参数调整等实用技巧，适合需要在有限资源下进行大语言模型微调的开发者参考。

本文详细介绍了如何使用LLaMA-Factory图形界面工具对Qwen-2.5VL视觉多模态大模型进行微调的过程。作者分享了从环境配置（包括CUDA、Python虚拟环境设置）、LLaMA-Factory安装（涉及依赖处理及网络问题解决）、数据集准备（JSON格式规范及目录结构）到最终模型训练和测试的完整流程。重点突出了LoRA微调技术的优势——无需大量计算资源即可实现模型定制，以及LLaMA-Factory的易用性——通过图形界面降低技术门槛，使普通开发者也能高效完成视觉模型的特性调整。文中还包含具体参数配置、损失函数监控和模型加载测试等实用细节。

第一课：大模型微调llama-factory环境准备.mp4

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