全面把握大模型：LLaMA-Factory深度解析，看一篇文章就够了！ ...

LLaMA-Factory
怎样高效地微调和摆设大型语言模型（LLM）？ LLaMA-Factory作为一个开源的微调框架，应运而生，为开发者提供了一个简便、高效的工具，以便在现有的预练习模型根本上，快速适应特定任务需求，提升模型表现。LLaMA-Factory作为一个功能强大且高效的 大模型微调框架，通过其用户友好的界面和丰富的功能特性，为开发者提供了极大的便利。

LLaMA-Factory
一、LLaMA-Factory
什么是LLaMA-Factory？LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预练习模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对预练习的模型进行定制化的练习和调解**，以适应特定的应用场景，如智能客服、语音识别、呆板翻译等。**

LLaMA-Factory

• 支持的模型：LLaMA-Factory支持多种大型语言模型，包括但不限于LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan、Qwen、ChatGLM等。
  
• 集成方法：包括（增量）预练习、指令监督微调、奖励模型练习、PPO练习、DPO练习和ORPO练习等多种方法。
  
• 运算精度与优化算法：提供32比特全参数微调、16比特冻结微调、16比特LoRA微调和基于AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8的2/4/8比特QLoRA微调等多种精度选择，以及GaLore、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、LoRA+、LoftQ和Agent微调等先进算法。
  

LLaMA-Factory
LLaMA-Factory提供了简便明了的操纵界面和丰富的文档支持，使得用户能够轻松上手并快速实现模型的微调与优化。 用户可以根据本身的需求选择不同的模型、算法和精度进行微调，以获得最佳的练习效果。

LLaMA-Factory
二、模型微调（Fine-Tuning）
怎样使用LLaMA-Factory进行模型微调？使用LLaMA-Factory进行模型微调是一个涵盖从选择模型、数据加载、参数配置到练习、评估优化直至摆设应用****的全面且高效的流程。
1. 选择模型：根据应用场景和需求选择合适的预练习模型。

• 设置语言： 进入WebUI后，可以切换到中文（zh）。
  
• 配置模型： 选择LLaMA3-8B-Chat模型。
  
• 配置微调方法：微调方法则保持默认值lora，使用LoRA轻量化微调方法能极大程度地节流显存。
  

2. 加载数据：将预备好的数据集加载到LLaMA-Factory中。

• LLaMA-Factory项目内置了丰富的数据集，放在了data目录下。同时也可以本身预备自界说数据集，将数据处理为框架特定的格式，放到指定的data目录下。
  

3. 配置参数：根据实际环境调解学习率、批次巨细等练习参数。

• 学习率+梯度累积： 设置学习率为1e-4，梯度累积为2，有利于模型拟合。
  
• 计算范例： 如果是NVIDIA V100显卡，计算范例保持为fp16；如果使用了AMD A10系列显卡，可以更改计算范例为bf16。
  

• LoRA参数设置： 设置LoRA+学习率比例为16，LoRA+被证明是比LoRA学习效果更好的算法。在LoRA作用模块中填写all，即将LoRA层挂载到模型的所有线性层上，提高拟合效果。
  

4. 开始练习：启动练习过程，并监控模型的练习进度和性能表现。

• 输出目录：将输出目录修改为train_llama3，练习后的LoRA权重将会生存在此目录中。
  
• 预览命令： 点击「预览命令」可展示所有已配置的参数，如果想通过代码运行微调，可以复制这段命令，在命令行运行。
  
• 开始： 点击「开始」启动模型微调。
  

• 练习完毕： 启动微调后必要等候一段时间，待模型下载完毕后可在界面观察到练习进度和损失曲线。模型微调大约必要20分钟，表现“练习完毕”代表微调成功。
  

5. 评估与优化：使用LLaMA-Factory提供的评估工具对模型性能进行评估，并根据评估结果进行针对性的优化。

• 刷新适配器： 微调完成后，点击页面顶部的「刷新适配器」
  
• 适配器路径： 点击适配器路径，即可弹出刚刚练习完成的LoRA权重，点击选择下拉列表中的train_llama3选项，在模型启动时即可加载微调结果。
  

• 评估模型： 选择「Evaluate&redict」栏，在数据集下拉列表中选择「eval」（验证集）评估模型。
  
• 输出目录： 更改输出目录为eval_llama3，模型评估结果将会生存在该目录中。
  
• 开始评估： 最后点击开始按钮启动模型评估。
  

• 评估分数： 模型评估大约必要5分钟左右，评估完成后会在界面上表现验证集的分数。
  
• ROUGE分数： 其中ROUGE分数衡量了模型输出答案（predict）和验证会合尺度答案（label）的相似度，ROUGE分数越高代表模型学习得更好。
  

6. 摆设应用：将练习好的模型摆设到实际应用场景中，实现其功能和价值。

• 加载模型： 选择「Chat」栏，确保适配器路径是train_llama3，点击「加载模型」即可在Web UI中和微调模型进行对话。
  

• 卸载模型： 点击「卸载模型」，点击“×”号取消适配器路径，再次点击「加载模型」，即可与微调前的原始模型聊天。
  

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