LLaMA-Factory安装
github 下载 LLaMA-Factory项目
创建虚拟环境
conda create -n llama_factory python==3.10
激活
activate llama_factory
torch 安装
conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
依赖安装
pip install requirements.txt
解决方案：
pip install -r F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\requirements.txt
pip install -e .[metrics]
检测 llamafactory 命令有哪些
llamafactory-cli train -h
启动
llamafactory-cli webui
如果要开启 gradio的share功能，或者修改端口号
// 改端口 改IP 端口默认是7860 GRADIO_SHARE是允许远程访问 USE_MODELSCOPE_HUB设为1，表示模型来源是ModelScope
USE_MODELSCOPE_HUB=1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 GRADIO_SERVER_PORT=7860
设置中文语言
下载模型
微调数据集
偏好数据
sft微调一般用alpaca格式，dpo优化的偏好数据一般用sharegpt 格式
DPO优化偏好数据集
下面是DPO优化偏好数据集示例：
https://huggingface.co/datasets/hiyouga/DPO-En-Zh-20k/viewer/zh?row=5
HelpSteer2
英伟达开源的HelpSteer2
https://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2
论文：https://arxiv.org/pdf/2406.08673
数据集注册
数据集格式
自定义数据集
创建 dataset_info.json 文件，这个文件需要放到 LLaMA-Factory-main\data 目录下
我们用longgeai的甄嬛数据集进行测试
我们先下载alpaca格式的 huanhuan.json数据集
可以在这儿下载数据集进行测试：https://www.modelscope.cn/datasets/longgeai3x3/huanhuan-chat/files
将下载的 huanhuan.json文件放到data目录
然后打开 dataset_info.json 文件，将 huanhuan.json 注册进去
"huanhuan_chat": {
"file_name": "huanhuan.json"
},
保存之后在界面上就可以找到
点击预览数据集可以查看数据集的格式
微调
对话模版 选择 qwen 是因为我这里的底座模型选择的是qwen系列的
微调方法：一般选择lora ，显卡的要求较低
量化等级：如果 Qlora 这里就要选择量化等级
训练阶段：做私有知识库就选sft
数据集：可以选择自定义的，后文会介绍如何自定义
批处理大小：是根据显卡发小以及数据集的大小进行调整的
计算类型：老显卡不支持bf16
微调中断续调
命令
llamafactory-cli eval 是评估模型命令
llamafactory-cli train 是训练模型命令
llamafactory-cli api 是api服务命令
需要调整对应参数即可
llamafactory-cli train `
--stage sft `
--do_train True `
--model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B `
--preprocessing_num_workers 16 `
--finetuning_type lora `
--template default `
--flash_attn auto `
--dataset_dir data `
--dataset huanhuan_chat `
--cutoff_len 2048 `
--learning_rate 5e-05 `
--num_train_epochs 3.0 `
--max_samples 100000 `
--per_device_train_batch_size 2 `
--gradient_accumulation_steps 8 `
--lr_scheduler_type cosine `
--max_grad_norm 1.0 `
--logging_steps 5 `
--save_steps 100 `
--warmup_steps 0 `
--packing False `
--report_to none `
--output_dir saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-04-09-15-04-44 `
--bf16 True `
--plot_loss True `
--trust_remote_code True `
--ddp_timeout 180000000 `
--include_num_input_tokens_seen True `
--optim adamw_torch `
--lora_rank 8 `
--lora_alpha 16 `
--lora_dropout 0 `
--lora_target all
也可以将命令放到yaml文件中 llamafactory-cli train 执行yaml
llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
如果是windows下，在cmd窗口中，把命令中\和换行删掉，当成一行命名即可
如果你要使用的话 需要改三处地方，
第一处是模型Qwen/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B ，
第二处是训练路径 F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-03-17-15-51-59\checkpoint-200，
第三处是输出 saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-03-17-15-51-59
llamafactory-cli train --stage sft --do_train True --
model_name_or_path Qwen/Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B --preprocessing_num_workers 16
--finetuning_type lora --template qwen --flash_attn auto --
dataset_dir data --dataset huanhuan_chat --cutoff_len 1024 --
learning_rate 5e-05 --num_train_epochs 3.0 --max_samples 100000 --
per_device_train_batch_size 2 --gradient_accumulation_steps 8 --
lr_scheduler_type cosine --max_grad_norm 1.0 --logging_steps 5 --
save_steps 100 --warmup_steps 0 --optim adamw_torch --packing False
--report_to none --resume_from_checkpoint F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-03-17-15-51-59\checkpoint-200
--output_dir saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-03-17-15-51-59 --fp16
True --plot_loss True --ddp_timeout 180000000 --
include_num_input_tokens_seen True --quantization_bit 4 --
quantization_method bitsandbytes --lora_rank 8 --lora_alpha 16 --
lora_dropout 0 --lora_target all
也可以 这个不指定checkpoint ，选择的是 --output_dir saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-04-09-15-04-44 程序会自动找到这个文件夹下的checkpoint开始继续训练
这个命令就是在界面上中断之后点击的命令预览处复制出来的
llamafactory-cli train --stage sft --do_train True --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B --preprocessing_num_workers 16 --finetuning_type lora --template default --flash_attn auto --dataset_dir data --dataset huanhuan_chat --cutoff_len 2048 --learning_rate 5e-05 --num_train_epochs 3.0 --max_samples 100000 --per_device_train_batch_size 2 --gradient_accumulation_steps 8 --lr_scheduler_type cosine --max_grad_norm 1.0 --logging_steps 5 --save_steps 100 --warmup_steps 0 --packing False --report_to none --output_dir saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-04-09-15-04-44 --bf16 True --plot_loss True --trust_remote_code True --ddp_timeout 180000000 --include_num_input_tokens_seen True --optim adamw_torch --lora_rank 8 --lora_alpha 16 --lora_dropout 0 --lora_target all
中断继续训练的参数解释
存点是100步，但是在150步中断，会从100步开始继续
saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-04-09-15-04-44/checkpoint-100
--output_dir new_dir
#--resume_lora_training #这个可以不设置
#如果不需要换output_dir，另外两条命令都不加，脚本会自动寻找最新的 checkpoint
--output_dir saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-04-09-15-04-44
当然使用命令训练，没有用webui看loss那么直观，需要加一个命令
--plot_loss # 添加此参数以生成loss图
可以通过添加命令让训练集从头开始训练，适合用新数据集继续训练
#lora的保存路径在llama-factory根目录下，如saves\Qwen2.5-Coder-0.5B\lora\train_2025-03-17-15-51-59\checkpoint-100
--adapter_name_or_path lora_save_patch
模型评估
如果使用原默认配置文件也可以，但是需要科学上网以及配置Hugging Face账号，让其自动下载评估模型，太繁琐了，我这里在modelscope 下载的评估模型
下载开源模型教程
https://modelscope.cn/models/LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
使用模型下载脚本
下载完成
修改llama3_lora_eval.yaml配置文件
修改内容如下：将模型地址改为你本地的路径
开始评估
llamafactory-cli eval examples/train_lora/llama3_lora_eval.yaml
llamafactory-cli eval 是评估模型命令
开源自动化评测项目：
https://github.com/open-compass/opencompass
https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/tree/main
批量推理
先安装相关环境
pip install jieba #中文文本分词库
pip install rouge-chinese # 衡量文本摘要质量的标准
pip install nltk #自然语言处理工具包（Natural Language Toolkit）
可以命令操作也可以页面操作
命令解释
llamafactory-cli train \
--stage sft \ #监督微调
--do_predict \ #现在是预测模式
--model_name_or_path F:/tools/models/LLM-Research/Meta-Llama-3___1-8B-Instruct \ #底模路径
--adapter_name_or_path ./saves/LLaMA3-8B/lora/sft \ #lora路径
--eval_dataset alpaca_gpt4_zh,identity,adgen_local \ #评测数据集
--dataset_dir ./data \ #数据集路径
推理示例
命令预览
windows下的测试命令：
--template qwen \ #提示词模版，比如llama3 ,qwen 和训练微调一样
--finetuning_type lora \ #微调方式 lora
--output_dir ./saves/LLaMA3-8B/lora/predict \ #评估预测输出文件夹
--overwrite_cache \
--overwrite_output_dir \
--cutoff_len 1024 \ #提示词截断长度
--preprocessing_num_workers 16 \ #预处理数据的线程数量
--per_device_eval_batch_size 1 \ #每个设备评估时的batch size
--max_samples 20 \ #每个数据集采样多少用于预测对比
--predict_with_generate #现在用于生成文本
页面操作
数据集：这里最好是根据行业知识和企业私有知识，构建一个测试数据集
批量推理结果
llamafactory的api服务
训练好后，也可以将模型的能力形成一个可访问的服务，通过API 来调用，接入到langchian
或者其他下游业务中，项目也自带了这部分能力。
API 实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议，基于uvicorn服务框架进行开发， 使用如下的方式启动
llamafactory-cli api 是api服务命令
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 API_PORT=8000
llamafactory-cli api \
--model_name_or_path /llama3/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
--adapter_name_or_path ./saves/LLaMA3-8B/lora/sft \
--template llama3 \
--finetuning_type lora
模型合并导出
合并导出全精度模型
如果需要量化的模型
这里量化4bit （图上少标注了一点就是导出路径更改为新的路径）
导出成功
踩坑记录
- 点击开始训练报错
页面文件太小，无法完成操作。是因为虚拟内存不够，分配虚拟内存即可
更改为以下
重新开始训练
如果训练模型按此虚拟内存解决后，推理模型时有报此问题，将虚拟内存继续调大就可以了
2.导出模型报错
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\queueing.py", line 715, in process_events
response = await route_utils.call_process_api(
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\route_utils.py", line 322, in call_process_api
output = await app.get_blocks().process_api(
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 2103, in process_api
result = await self.call_function(
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\blocks.py", line 1662, in call_function
prediction = await utils.async_iteration(iterator)
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 735, in async_iteration
return await anext(iterator)
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 729, in __anext__
return await anyio.to_thread.run_sync(
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_sync
return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread(
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2461, in run_sync_in_worker_thread
return await future
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 962, in run
result = context.run(func, *args)
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 712, in run_sync_iterator_async
return next(iterator)
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\gradio\utils.py", line 873, in gen_wrapper
response = next(iterator)
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\webui\components\export.py", line 105, in save_model
export_model(args)
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\train\tuner.py", line 119, in export_model
model = load_model(tokenizer, model_args, finetuning_args) # must after fixing tokenizer to resize vocab
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\model\loader.py", line 126, in load_model
patch_config(config, tokenizer, model_args, init_kwargs, is_trainable)
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\model\patcher.py", line 111, in patch_config
configure_quantization(config, tokenizer, model_args, init_kwargs)
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\model\model_utils\quantization.py", line 132, in configure_quantization
check_version("optimum>=1.17.0", mandatory=True)
File "F:\conda_work\LLaMA-Factory-main\src\llamafactory\extras\misc.py", line 87, in check_version
require_version(requirement, hint)
File "F:\anaconda3\envs\llama_factory\lib\site-packages\transformers\utils\versions.py", line 104, in require_version
raise importlib.metadata.PackageNotFoundError(
importlib.metadata.PackageNotFoundError: No package metadata was found for The 'optimum>=1.17.0' distribution was not found and is required by this application.
To fix: run `pip install optimum>=1.17.0`.
安装完成后重启llamafactory
然后再点击导出
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