LLaMA-Factory训练数据集

苍墨穹天

已于 2024-09-22 21:04:32 修改

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分类专栏：大模型文章标签： LLaMA-Factory 微调

于 2024-09-22 21:01:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mooczx/article/details/142443657

版权

1.指令监督微调数据集

[
  {
    "instruction": "人类指令（必填）",
    "input": "人类输入（选填）",
    "output": "模型回答（必填）",
    "system": "系统提示词（选填）",
    "history": [
      ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
      ["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
    ]
  }
]

对于上述格式的数据， dataset_info.json 中的 数据集描述 应为：

"数据集名称": {
  "file_name": "data.json",
  "columns": {
    "prompt": "instruction",
    "query": "input",
    "response": "output",
    "system": "system",
    "history": "history"
  }
}

2.预训练数据集

[
  {"text": "document"},
  {"text": "document"}
]

对于上述格式的数据，

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使用LLaMA-Factory微调时的数据集选择

羊城迷鹿的博客

11-25

855

LLamaFactory 提供了丰富的默认数据集，涵盖了自然语言处理（NLP）领域的多种任务。这些数据集广泛应用于各类研究和实际应用中，帮助训练更强大的模型。接下来，我将详细介绍这些数据集的种类、特点、使用方法以及如何选择适合您的任务的数据集。数据集名称主要特点适合任务语言来源高质量指令-响应对指令跟随、文本生成英文人工生成GLaIVE工具使用、API调用工具使用、多任务英文人工生成LLaMA多模态（文本+图像）、指令跟随指令跟随、文本生成、图像生成多语言人工生成。

11、LLaMA-Factory自定义数据集微调

Andy_shenzl的博客

09-06

1万+

针对实际的微调需求，使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此，我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。alpaca和sharegpt。

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llama-factory一个数据微调用例

07-26

"llama-factory"是一个数据微调的工具或平台，主要与LoRa（Long Range）技术相关，这是一项低功耗广域网通信技术，常用于物联网(IoT)应用。在给定的文件列表中，我们可以看到以下几个关键文件： 1. **dataset_info.json**：这是一个JSON格式的文件，通常用于存储数据集的相关元信息。这可能包括数据集的描述、大小、样本数量、特征列表、类别信息等。在微调过程中，理解数据集的内容和结构至关重要，因为这将影响模型的训练和性能。 2. **Client.py**：这个文件可能是Python脚本，提供了与"llama-factory"交互的客户端接口。它可能包含了数据加载、模型配置、训练循环、模型评估等功能。通过这个客户端，用户可以方便地定制和运行自己的数据微调任务，尤其是针对LoRa信号处理或数据分析的场景。 3. **checkpoint-2000**：这是一个检查点文件，通常在深度学习模型训练过程中保存。当模型达到特定迭代次数（这里是2000次）时，它的参数会被保存下来，以便后续恢复训练或者进行模型验证。这对于防止训练过程中的中断，以及避免从头

自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama

weixin_53162188的博客

04-14

1万+

本文所有操作均在linux系统下完成。

一文彻底搞懂大模型 - LLaMA-Factory

Cairo_A的博客

03-11

743

提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对。

llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署

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jieshenai的博客

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1万+

本文为 llama-factory SFT系列教程的第二篇；实现了在自定义数据集上 lora 微调大模型；接着融合lora权重进行大模型推理的功能

llama-factory || AutoDL || 如何使用自己的数据集进行微调

失眠的树的博客

03-04

449

3.修改LLaMA-Factory下的data文件夹中dataset_info.json中的内容。例如，FB15k-237-subset_train_size_1000.json。2.将数据集上传至LLaMA-Factory下的data文件夹。4.启动llama-factory的webui界面。1.准备好json格式数据集。5.设置模型和数据集。

llama-factory-llama3微调中文数据集

weixin_40777649的博客

06-27

1380

基准模型测试opencompass 离线测评数据准备微调训练合并测试人工审核对比。

数据集准备

m0_67876774的博客

06-24

2123

"第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]"instruction": "人类指令（必填）","system": "系统提示词（选填）","system": "系统提示词（选填）","output": "模型回答（必填）","input": "人类输入（选填）","value": "人类指令""value": "工具参数""value": "工具结果""value": "模型回答""tools": "工具描述（选填）"

大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞数据处理

weixin_46034279的博客

12-01

2252

包含了所有经过处理的本地数据集 和在线数据集。如果使用本地数据集，务必在中添加对应数据集及其内容的定义目前支持Alpaca格式和ShareGPT的格式。

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dream_home8407的博客

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LLama-Factory，大模型训练框架，支持多种模型，多种训练方式，link。

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多种开源大模型训练微调整合工具包适用于人工智能领域爱好者及开发者应用于大模型的私有化训练业务场景多种开源大模型训练微调整合工具包适用于人工智能领域爱好者及开发者应用于大模型的私有化训练业务场景

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LLaMA-Factory之数据集使用与注册（NL2SQL）

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本笔记全面介绍了LLaMA - Factory框架下数据集的使用与注册流程，涵盖了NL2SQL技术基础、数据集格式、数据处理与转换、数据集注册和模型微调准备等内容。在实际操作中，开发者应根据具体任务需求选择合适的数据集和模型，严格按照流程进行数据处理与注册，为高质量的模型训练奠定基础。

书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版）

段智华的博客

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书生·浦语大模型实战营之手把手带你评测 Llama 3 能力（OpenCompass 版）运行结果为： ✨下载 Llama3 模型通过 OpenXLab 下载 Llama-3-8B-Instruct 这个模型或者软链接 InternStudio 中的模型 🛠️安装 OpenCompass 运行结果为：📂 数据准备运行结果为： 数据集共85个目录，1062个文件。查询Llama 的配置文件路径 🏗️命令行快速评测以C-Eval_gen为例：命令解析：查询gpu情况，设置export CU

【04】LLaMA-Factory微调大模型——数据准备

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LLaMA Factory 微调框架数据加载

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1487

随着大语言模型（Large Language Models）的快速发展，如何高效地对模型进行微调，已成为模型开发和应用中的重要环节。而在微调过程中，数据预处理与加载是确保模型性能的基础环节。面对庞大且复杂的数据集，合理的预处理策略和高效的数据加载机制，不仅能提高训练效率，还能有效改善模型的泛化能力。

llama factory 是如何加载数据集 通过对数据集加载的代码的理解编写自定义数据集训练代码

weixin_41046245的博客

03-11

2768

是一个独立文件读取的Python函数，用于根据提供的参数加载数据集。的函数，其目的是根据给定的参数加载和预处理一个数据集。这段Python代码定义了一个名为。第一层从训练代码追踪到以下代码。第二层阅读加载单个数据的代码。

llamafactory 怎么配置验证数据集

01-16

### 如何在 LLamA-Factory 中配置验证数据集 为了确保模型训练过程中的稳定性和准确性，在 LLamA-Factory 中合理配置验证数据集至关重要。具体操作如下： #### 配置文件调整通常情况下，LLamA-Factory 使用 YAML 文件来定义训练参数和路径。对于验证数据集的指定，可以在 `config.yaml` 或类似的配置文件中找到相应的字段进行修改。 ```yaml data: train_dataset_path: "path/to/train/dataset" validation_dataset_path: "path/to/validation/dataset" # 设置此行为验证数据集的位置[^1] ``` 上述代码展示了如何指明验证数据集的具体位置。确保路径指向的是已经准备好并且格式正确的数据集文件夹或文件。 #### 数据加载器定制如果默认的数据加载方式不满足需求，则可以自定义 PyTorch DataLoader 来处理特定格式的验证数据集。这一步骤涉及到编写 Python 脚本以适应不同的输入源。 ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomValidationDataset(Dataset): def __init__(self, data_file): self.data = load_data_from(data_file) def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): sample = self.data[idx] return prepare_sample_for_model(sample) # 准备样本以便于送入模型 validation_loader = DataLoader( CustomValidationDataset("path/to/validation/data"), batch_size=8, shuffle=False ) ``` 这段脚本创建了一个名为 `CustomValidationDataset` 的类用于读取并预处理验证数据，并通过 `DataLoader` 实现批量加载功能。 #### 训练循环集成最后，在主训练循环里加入对验证阶段的支持非常重要。这样不仅可以定期评估当前模型的表现情况，还能及时发现过拟合等问题。 ```python for epoch in range(num_epochs): model.train() for batch in training_loader: outputs = model(batch['input_ids'], labels=batch['labels']) loss = outputs.loss optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 添加验证环节 model.eval() with torch.no_grad(): total_loss = 0 for val_batch in validation_loader: outputs = model(val_batch['input_ids'], labels=val_batch['labels']) total_loss += outputs.loss.item() avg_val_loss = total_loss / len(validation_loader) print(f'Epoch {epoch}, Validation Loss: {avg_val_loss}') ``` 在此部分代码中，每次完成一轮完整的训练之后都会执行一次验证流程，计算平均损失值作为衡量标准之一。