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标题: LLaMA-Factory：简单的微调Llama [打印本页]
作者: 卖不甜枣    时间: 2025-3-6 14:20
标题: LLaMA-Factory：简单的微调Llama
LLaMA-Factory 简介

     

     LLaMA-Factory 是一个开源项目，它提供了一套全面的工具和脚本，用于微调、提供 LLaMA 模子并对其进行基准测试。LLaMA(大型语言模子适应)是由 Meta AI 开辟的基础语言模子的聚集，在各种自然语言使命中体现出强盛的性能。
     项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory
     LLaMA-Factory 存储库通过提供以下内容，使 LLaMA 模子入门变得容易：
     
     LLaMA-Factory安装步骤

     准备工作

           操纵系统: 支持 Linux 和 macOS，建议使用 Ubuntu 20.04 或更高版本。
      Python 环境: 建议使用 Python 3.8 或更高版本。
      CUDA 支持: 假如使用 GPU 进行训练，确保已安装 CUDA 11.x 或更高版本。
       Git: 用于克隆项目代码。
          详细安装步骤

     步骤 1: 克隆项目代码

     首先，使用 Git 克隆 LLaMA-Factory 项目到当地：
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  1. git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
  2. cd LLaMA-Factory
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                       步骤 2: 创建虚拟环境

     建议在虚拟环境中安装项目依赖，以制止与其他项目冲突：
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  1. python3 -m venv llama_env
  2. source llama_env/bin/activate
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                       步骤 3: 安装依赖

     使用 pip 安装项目所需的依赖包：
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  1. pip install -r requirements.txt
复制代码
      
                       步骤 4: 设置环境变量

     根据须要设置环境变量，例如 CUDA 路径等。可以在 .env 文件中设置：
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  1. echo "CUDA_HOME=/usr/local/cuda" >> .env
复制代码
      
                       步骤 5: 启动 WebUI

     安装完成后，可以通过以下命令启动 WebUI：
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  1. python train_web.py
复制代码
      
                       启动后，打开欣赏器访问 http://localhost:7860，即可进入 LLaMA-Factory 的 WebUI 界面。
     如何设置 LLaMA-Factory

     要开始使用，您须要使用所需的依赖项设置 Python 环境。建议使用虚拟环境来隔离包。
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  1. #创建并激活虚拟环境
  2. python -m venv llama-env
  3. source llama-env/bin/activate
  5. #安装所需的软件包
  6. pip install -r requirements.txt
复制代码
      
                       LLaMA Factory仓库中的requirements.txt文件指定了须要的Python包，包括PyTorch、Transformers、Datasets等。
     您还须要访问预训练的LLaMA模子权重。权重不公开，但可以向Meta索取用于研究目标。将模子权重放置在llama_hecks目次中。
     LLaMA-Factory的数据准备

     下一步是准备数据集进行微调。LLaMA Factory希望训练数据采用特定的JSON格式：
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  1. [
  2.   {
  3.     "instruction": "What is the capital of France?",
  4.     "input": "",
  5.     "output": "Paris is the capital of France."
  6.   },
  7.   ...
  8. ]
复制代码
      
                       每个JSON对象代表一个训练示例，此中包罗以下字段：
           指令：使命指令或提示
      输入：使命的附加上下文(可以为空)
      输出：目标完成或相应
          您可以以这种格式准备自己的数据集，也可以使用数据目次中提供的示例数据集之一，如羊驼数据集。
     要标记和处理数据集，请运行：
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  1. python data_preprocess.py \
  2.   --data_path data/alpaca_data.json \
  3.   --save_path data/alpaca_data_tokenized.json
复制代码
      
                       这将加载JSON数据集，对文本字段进行标记，并将标记后的数据保存到磁盘。使用的标记器是Transformers库中的LlamaTokenizer。
     LLaMA-Factory微调Llama

     准备好数据后，您如今可以使用finetune.py脚本启动微调运行：
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  1. python finetune.py \
  2.   --model_name llama-7b \
  3.   --data_path data/alpaca_data_tokenized.json \
  4.   --output_dir output/llama-7b-alpaca \
  5.   --num_train_epochs 3 \
  6.   --batch_size 128 \
  7.   --learning_rate 2e-5 \
  8.   --fp16
复制代码
      
                       关键论点是：
           model_name：要微调的根本LLaMA模子，例如LLaMA-7b
      data_path：标记化数据集的路径
      output_dir：保存微调模子的目次
      num_train_epochs：训练周期数
      batch_size：训练的批量大小
      learning_rate：优化器的学习率
      fp16：使用fp16混合精度来减少内存使用
          该脚本将加载预训练的LLaMA模子，为训练准备数据集，并使用指定的超参数运行微调过程。微调后的模子检查点将保存在output_dir中。
     LLaMA-Factory推理

     一旦你有了一个颠末微调的LLaMA模子，你就可以在给出提示的情况下使用它来生成文本补全。generate.py脚本提供了一个如何加载模子和实行推理的示例：
                                   登录后复制                        
  1. python generate.py \
  2.   --model_path output/llama-7b-alpaca \
  3.   --prompt "What is the capital of France?"
复制代码
      
                       这将从model_path加载微调后的模子，对提供的提示进行标记，并使用模子的generate()方法生成文本补全。您可以自界说生成参数，如max_length、num_beams、temperature等。
     Web UI

     为了进行交互式测试和演示，LLaMA Factory还提供了Gradio web UI。要启动UI，请运行：
                                   登录后复制                        
  1. python web_ui.py --model_path output/llama-7b-alpaca
复制代码
      
                       这将启动当地web服务器并在欣赏器中打开UI。您可以输入提示，并实时从微调后的模子生成补全。
     web_UI.py中的web UI代码展示了如何将模子与Gradio集成以构建交互式演示。您可以针对特定用例扩展和自界说UI。
     用LLaMA-Factory进行基准测试

     末了，LLaMA Factory用于在各种评估数据集上对微调模子的性能进行基准测试的脚本。benchmark.py脚本提供了一个示例：
                                   登录后复制                        
  1. python benchmark.py \
  2.   --model_path output/llama-7b-alpaca \
  3.   --benchmark_datasets alpaca,hellaswag
复制代码
      
                       这将加载微调后的模子，并在指定的benchmark_datasets上评估其性能。该脚本陈诉了正确性、狐疑度和F1分数等指标。
     您可以通过实现DatasetBuilder类并将其注册到基准脚本中来添加自己的评估数据集。

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