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LLMs之FineTuning：LLaMA-Factory框架中如何在 dataset_info.json 中通过指定 --dataset dataset_name 参数→实现自定义alpaca 格式/sharegpt 格式数据集及各部分字段的对应关系→以便正确读取和利用数据集内容训练模型文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-855916.html
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略 （1）下载LLaMA-Factory https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory （2）安装依赖 （3）启动LLaMA-Factory的web页面 得到如下页面： 设置如下参数，点击开始即可： 点击“预览命令”，可以看到要执行的python脚本，如下所示：
Llama-Factory：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main 请使用 来启用 QLoRA 训练。 （1）奖励模型训练 （2）PPO训练（PPO训练需要先进行上一步RM的训练，然后导入微调后模型和RM进行训练输出） 大规模无监督语言模型（LMs）虽然可以学习广泛的世界知识和一些推理技能
大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径及一点个人思考 大模型应用开发实用开源项目汇总 大模型问答项目问答性能评估方法 大模型数据
大模型火了之后，相信不少人都在尝试将预训练大模型应用到自己的场景上，希望得到一个垂类专家，而不是通用大模型。 目前的思路，一是RAG(retrieval augmented generation)，在模型的输入prompt中加入尽可能多的“目标领域”的相关知识，引导模型在生成时尽量靠拢目标领域，运
最实用的一种利用大语言模型的方式是进行微调。预训练模型与我们的使用场景一定会存在一些差异，而我们又不可能重头训练。 微调的原理并不复杂，载入模型，灌新的数据，然后运行再训练，保留checkpoints。但是不同项目的代码真的不太一样，每一个都要单独去看的话比
安装git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt 之后运行 单卡训练， CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py，按如下配置 demo_tran.sh export_model.sh cli_demo.sh 注意合并模型的时候，最后复制
Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。 LLM（大语言模型）微
下载LLaMA-Factory 下载ChatGLM3-6B 下载ChatGLM3 windows下载CUDA ToolKit 12.1 （本人是在windows进行训练的，显卡GTX 1660 Ti） CUDA安装完毕后，通过指令 nvidia-smi 查看 1、选择下载目录：E:llm-trainLLaMA-Factory，并打开 2、创建新的python环境，这里使用conda创建一个python空环境，选择python3.10 参考
本来今天没有计划学 llama-factory ，逐步跟着github的文档走，发现这框架确实挺方便，逐渐掌握了一些。 最近想使用 SFT 微调大模型，llama-factory 是使用非常广泛的大模型微调框架； 基于 llama_factory 微调 qwen/Qwen-7B，qwen/Qwen-7B-Chat 我使用的是 qwen/Qwen-7B ，如果追求对话效果 qwen/
参考：https://github.com/huggingface/peft https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 类似工具还有流萤，注意是做中文微调训练这块；来训练微调的chatglm2需要完整最新文件，不能是量化后的模型；另外测试下来显卡资源要大于20来G才能顺利，这边T4单卡训练中间显存不足，需要开启4bit量化才行
