浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Llama3微调
引言
近年来,大规模预训练语言模型(如LLaMA)在自然语言处理任务中取得了显著的成功。LLaMA-Factory是一个针对LLaMA模型的微调工具,旨在简化和优化模型微调的过程。本文将详细探讨如何使用LLaMA-Factory对Llama3进行微调,以解决特定的下游任务。
LLaMA-Factory简介
LLaMA-Factory是一个开源框架,专门设计用于高效地微调LLaMA模型。它提供了灵活的接口和多个预配置的训练任务,用户可以根据自己的需求进行修改和扩展。该工具不仅支持单个GPU的训练,还可以在分布式环境中部署,具备良好的可扩展性。
微调Llama3的准备工作
在开始微调之前,确保已完成以下准备工作:
第一步:进入/mnt/workspace路径
第二步:克隆LLaMA-Factory环境
第三步:使用conda创建llama_factory并且激活进入
第四步:安装llama_factory依赖
下载Llama3模型
我们下载对应的大模型,操作如下
第一步:在/mnt/workspace路径下创建存放模型的文件夹并进入
第二步:我们使用阿里魔塔存放的精选,所以按照modelscope依赖
第三步:模型克隆
至此我们的准备工作做完。
lora微调
准备工作完成以后,我们就可以进行模型微调。
第一步:下载微调数据集,我们进入/mnt/workspace/LLaMA-Factory/data文件夹下,克隆数据集