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标题: LLaMA-Factory：大语言模子微调框架（大模子） [打印本页]

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作者: 尚未崩坏    时间: 2024-8-27 10:11
标题: LLaMA-Factory：大语言模子微调框架（大模子）
简介： LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模子训练框架，专为大型语言模子（LLMs）的微调而计划
LLaMA-Factory：大语言模子微调框架

一、功能特点

LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模子训练框架，专为大型语言模子（LLMs）的微调而计划。其主要功能特点包括：

• 高效且低本钱：能够高效且低本钱地支持对100多个模子举行微调，简化了模子微调的过程。
  
• 易于访问和使用：提供了友爱的用户界面，用户无需编写代码即可轻松定制和微调LLMs。
  
• 丰富的数据集选项：支持多个数据集选项，用户可以选择自带的数据集或自己生成数据集举行微调。
  
• 多样化的算法支持：集成了业界最广泛使用的微调方法和优化技能，如LoRA、GaLore、DoRA等。
  
• 实时监控和评估：支持集成TensorBoard、VanDB和MLflow等监控工具，便于实时监控训练过程和评估模子性能。
  
• 极速推理：提供了基于vLLM的OpenAI风格API、欣赏器界面和命令行接口，实现快速推理。
  

二、安装

LLaMA-Factory 的安装相对简单，以下是一般的安装步调（以conda环境为例）：

• 创建Python环境：
  使用conda创建一个新的Python环境，并安装必要的依靠库，如PyTorch等。
  
• 克隆LLaMA-Factory项目：
  通过Git克隆LLaMA-Factory的源代码到本地。
  
  1. git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

  复制代码
• 安装依靠：
  进入项目目录，安装必要的Python依靠库。
  
  2. cd LLaMA-Factory
  3. pip install -e ".[torch,metrics]"

  复制代码
• 启动服务：
  在项目目录中运行python src/train_web.py启动服务，然后在欣赏器中访问相应的端口（默认可能是7860）以访问训练界面。
  

三、支持的算法

LLaMA-Factory 支持多种先进的微调算法和模子，包括但不限于：

• 多种模子：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
  
• 集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、嘉奖模子训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
  
• 多种精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
  
• 先进算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ、PiSSA 和 Agent 微调。
  
• 实用本领：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
  
• 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
  
• 极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、欣赏器界面和命令行接口。
  

四、性能指标

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比，LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比，同时在广告文案生成使命上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技能，LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步低沉了 GPU 显存消耗。

GPU现存消耗：

五、微调例子

以下是一个使用LLaMA-Factory对Yuan2.0模子举行LoRA微调的例子：

• 准备数据集：
  准备自定义的数据集，可以是JSON格式，包含指令、输入和输出等信息。
  
• 注册数据集：
  在LLaMA-Factory的数据集管理文件中注册自定义的数据集。
  
• 启动Web UI服务：
  运行python src/train_web.py启动Web UI服务，并在欣赏器中打开相应的地点。
  
• 配置微调参数：
  在Web界面上配置模子路径、微调方法（选择LoRA）、数据集等参数。
  
• 开始微调：
  点击“开始”按钮开始微调过程，可以在界面中检察训练进度和损失函数等信息。
  
• 评估模子：
  微调完成后，使用LLaMA-Factory提供的评估工具对模子举行评估，查抄模子性能是否有所提拔。
  

通过以上步调，用户可以使用LLaMA-Factory轻松实现LLMs的微调，提拔模子在特定使命上的性能。
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