LLaMA-Factory 微调LLaMA3

LoRA先容

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种用于大模型微调的技术， 通过引入低秩矩阵来减少微调时的参数目。在预练习的模型中， LoRA通过添加两个小矩阵B和A来近似原始的大矩阵ΔW，从而减 少需要更新的参数数目。具体来说，LoRA通过将全参微调的增量 参数矩阵ΔW表示为两个参数目更小的矩阵B和A的低秩近似来实 现：
• [ W_0 + \Delta W = W_0 + BA ] • 其中，B和A的秩远小于原始矩阵的秩，从而大大减少了需要更新 的参数数目。
LLaMA-Factory 框架

首先需要通过vscode连接远程服务器哦
假如是租赁的AutoDL服务器，肯定要将模型下载到数据盘。
   git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .
  准备练习数据

练习数据： fintech.json identity.json 将练习数据放在 LLaMA-Factory/data/fintech.json
并且修改数据注册文件：LLaMA-Factory/data/dataset_info.json

1. "fintech": {
2. "file_name": "fintech.json",
3. "columns": {
4. "prompt": "instruction",
5. "query": "input",
6. "response": "output",
7. "history": "history"
8. }
9. }

复制代码

启动 Web UI

   cd LLaMA-Factory
  llamafactory-cli webui
  vscode自带端口转发，不需要举行内网穿透了。
肯定要在LLaMA-Factory 目录下启动。

模型准备

   pip install modelscop #安装modelscope平台
  

sdk方式下载模型，同时可以检察模型整体的大小和权重。

模型微调，微调 Llama-3.2-1B-Instruct 模型

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