AI大模型应用实战：使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型

最新推荐文章于 2025-04-28 14:35:15 发布

原创最新推荐文章于 2025-04-28 14:35:15 发布

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#人工智能 #llama #AI大模型 #LLM #大模型 #大模型应用 #AI

本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。

使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型，增强模型在某方面的生成能力。本教程将以增强 GLM-4-9B-Chat 模型的脑筋急转弯能力为例，演示LoRA模型的微调方法。

环境准备

本地使用

LLama-Factory 的安装比较简单，大家直接看官网页面就够了：

github.com/hiyouga/LLa…

云镜像

如果你本地没有一张好显卡，也不想费劲的安装，就想马上开始训练。

可以试试我的云镜像，开箱即用：www.haoee.com/application…

平台注册就送一定额度，可以完成本教程的的演示示例。

镜像已经内置了几个基础模型，大都在6B-9B，单卡24G显存即可完成LoRA微调。

如果要微调更大的模型，则需要更多的显卡和显存，请在购买GPU时选择合适的显卡和数量。

已经内置的模型：Yi-1.5-9B-Chat、Qwen2-7B、meta-llama-3.1-8b-instruct、glm-4-9b-chat、chatglm3-6b

如果缺少你需要的模型，可以给我反馈。

假设你已经解决了程序运行环境问题，下边将开始讲解 LLama-Factory 的使用方法。

LLama-Factory 直接命令行和Web页面训练，为了方便入门，这篇文章以Web页面训练为例。

选择基础模型

语言：zh，因为我们要微调的是中文模型。

模型选择：GLM-4-9B-Chat

模型路径：/root/LLaMA-Factory/models/glm-4-9b-chat，默认会自动下载模型，不过速度可能比较慢，我们的镜像中已经下载好这个模型，所以直接填写路径更快。

微调方法：lora

在这里插入图片描述

准备训练数据集

LLaMA-Factory自带了一些常用的数据集，如果你使用的数据集不在里边，可以修改 data/dataset_info.json，在其中增加自己的数据集。

这里我使用的是一个弱智吧问答数据集，数据集的格式是 alpaca，来源：huggingface.co/datasets/Lo…

在这里插入图片描述

训练参数设置

训练参数需要根据实际训练效果进行调整，这里给出一个参考设置。

在这里插入图片描述

数据集：请根据你的需要选择，这里选择我上边定义的 ruozhiba_qa。

学习率：1e-4，设置的大点，有利于模型拟合。

计算类型：如果显卡较旧，建议计算类型选择fp16；如果显卡比较新，建议选择bf16。

梯度累计：2，有利于模型拟合。

在这里插入图片描述

LoRA+学习率比例：16，相比LoRA，LoRA+续写效果更好。

LoRA作用模块：all ，表示将LoRA层挂载到模型的所有线性层上，提高拟合效果。

开始训练

点击“开始”按钮，可以在页面上看到训练进度和训练效果。

根据训练方法和训练数据的大小，训练需要的时间不定。

在这里插入图片描述

推理测试

在“检查点路径”这里加载刚刚训练的LoRA模型，然后切换到“Chat”页签，点击“加载模型”。

测试完毕后，记得点击“卸载模型”，因为模型占用显存比较大，不释放的话，再进行别的任务可能会出错。

在这里插入图片描述

对比训练前后的变化：

训练前：

在这里插入图片描述

训练后：

在这里插入图片描述

这是一个比较感性的测试，如果需要更为正式的效果评估，请使用“Evaluate & Predict” 选择合适的评测数据集进行评估。

在这里插入图片描述

合并导出模型

有时候我们需要把模型导出来放在别的地方使用，输出一个完整的模型文件，而不是基础模型+LoRA模型。

在这里插入图片描述

检查点路径：训练出来的LoRA模型

导出目录：设置一个服务器上的路径，新的模型会存放到这里。

最后点击“开始导出”就行了。导出完毕后，请前往服务器相关的路径中下载模型。

LLaMA-Factory 架构

最后送大家一张 LLaMA-Factory 的架构图，方便理解其原理。

在这里插入图片描述

图片左侧：显示了 LLaMA-Factory 的架构，分为四个主要部分：LlamaBoard、Trainer、Model Loader 和 Data Worker。

LlamaBoard：用于参数配置和训练状态监视。
Trainer：负责优化和训练方法的选择，如 LoRA+、GaLoRe、Pre-train、SFT 等。
Model Loader：负责模型初始化、补丁、量化和适配器等功能。
Data Worker：负责加载、对齐、预处理和合并训练数据。

图片右侧：列出了支持的流行语言模型和大小，以及支持的训练方法。

支持的语言模型和大小：LLaMA、LLaMA-2、LLaMA-3、Command-R、Mistral/Mixtral、OLMo、Phi-1.5/2、Qwen、DeepSeek (MoE)、Falcon、Gemma/CodeGemma 和 StarCoder2。
支持的训练方法：全量调整、冻结调整、LoRA、QLoRA、奖励建模、PPO 训练、DPO 训练、ORPO 训练。

总体上来说，LLama-Factory 的使用还是挺顺利的，没有太多的坑。

听不如见，见不如做，自己动手，才能真正有所感悟！