在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作

最新推荐文章于 2025-04-04 00:25:55 发布
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分类专栏： 深度学习 Python技巧 科研工具 文章标签： llama
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LLaMA Factory单机微调的实战教程
herosunly的博客
04-24 20万+
本文主要介绍了使用LLaMA Factory对大模型进行单机微调的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调
LLaMA Factory多卡微调的实战教程（持续更新）
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Llama Factory 模型微调环境搭建(Windows&Linux)
最新发布
weixin_46241866的博客
04-04 1109
无论是Windows还是Linux，15分钟搭建好大语言模型微调环境。内容详尽。
windows系统从0开始配置llamafactory微调chatglm3-6b（环境版本、数据配置、webui、命令行）
Yaki_Duck的博客
01-07 1069
我这里使用的是pytorch=2.0.1，CUDA=11.8（我机器的CUDA为12.5，具体可以看下一篇：从0学习LLaMaFactory参数解释说明（还在写，请等我更新。下面三行命令分别对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA。可以在pycharm中打开整个文件夹为一个项目，根据。进行安装llamafactory，其实就一步很简单。在上面启动的虚拟环境和项目地址的路径（第一步，将我们准备的数据添加到。这里下载下来整个文件名应该是。出现success成功安装。
windows电脑上安装llama-factory实现大模型微调
qq_37587269的博客
03-02 3352
这是官方给的llama-factory安装教程，，上面介绍了linux系统上以及windows系统上如何正确安装。大家依照安装步骤基本能够完成安装，但是可能由于缺少经验或者相关的知识导致启动webUi界面运行相应内容时会报各种错误。特别需要注意的是：一定要有英伟达的显卡。如果没有显卡的GPU加速，模型的训练时间是非常长的。
Windows下安装LLama-Factory
lx15983596831的博客
07-16 3593
在进行安装前，请先确认你的GPU能支撑起训练的显存。如果和可怜的我一样是4GB可以选择上云或者换一个好一点的显卡。注意nvidia-smi不一定是你的版本，我也被坑了一次，然后重新装了一遍。
【LLaMA-Factory】【Windows】：在windows操作系统配置大模型微调框架LLaMA-Factory
qq_53690996的博客
10-23 4690
PyTorch拥有一个庞大的社区和丰富的生态系统，这意味着在使用LLaMA-Factory时，如果遇到问题或需要额外的功能，可以很容易地找到相关的解决方案或库。综上所述，PyTorch、CUDA、Python以及相应模型在LLaMA-Factory框架中各自扮演了重要的角色，共同支持了模型的高效训练和推理。综上所述，安装PyTorch是在本地配置LLaMA-Factory时的一个必要步骤，它确保了LLaMA-Factory能够高效地利用GPU资源进行模型训练和微调，并提供了丰富的社区支持和生态系统。
Windows下安装 LLama-Factory 保姆级教程
世界那么大，我想去看看～
09-27 7004
Windows下安装 LLama-Factory 保姆级教程
浅谈人工智能之Windows安装llama factory
测试人，测试魂
02-28 1112
Llama Factory 是一个强大的工具，旨在帮助用户轻松管理和优化Llama模型的训练和部署。在某些情况下，您可能需要在部分互联网连接的环境中安装和使用Llama Factory。本文将详细介绍如何在Windows系统上这种情况下安装Llama Factory。
LLaMA Factory多卡微调的实战教程
herosunly的博客
04-25 19万+
本文主要介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境 3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 微调 3.3.1 zero3微调 3.3.2 启动API 3.3.3 模型测试
使用LLaMA Factory微调时出现ValueError: Failed to convert pandas DataFrame to Arrow Table from file的解决方案
weixin_43178406的博客
09-09 13万+
本文主要介绍了使用LLaMA Factory微调时出现ValueError: Failed to convert pandas DataFrame to Arrow Table from file的解决方案，希望能对使用LLaMA Factory的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
​​​​​​你也可以-windows本地微调大语言模型(llama3)
weixin_41725772的博客
05-12 5904
随着人工智能的发展，大型语言模型在各个领域的应用越来越广泛。但是，要使这些模型在特定任务上表现最佳，通常需要进行微调。本文将介绍如何在Windows操作系统上进行本地微调大型模型，也算是对我这段时间的实践进行个总结性记录。
本地部署 LLaMA-Factory
engchina的专栏
12-23 1727
本地部署LLaMA-Factory
Windows系统配置LLamaFactory大模型微调环境
qq_43588095的博客
03-27 628
优先选择Linux系统进行相关操作，因为企业中多使用Linux系统，Windows系统存在安装环境差异大、版本冲突和路径配置繁琐等问题。若只有Windows系统，可选择租赁服务器进行微调尝试。
LLM-2：LLama-factory windows部署及在qwen2-1.5B上的使用
m0_61933618的博客
09-03 2489
LLama-factory的优势是将主流的微调方法、开源的大模型进行整合，形成一个功能丰富，便于操作的框架。以Qwen2-1.5Bt 模型 和 windows + RTX 4060ti 8GB环境，LoRA+sft训练阶段为例子。
安装和微调大模型（基于LLaMA-Factory）
qq_38148600的博客
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傻瓜式安装lora微调文件
安装LLaMA-Factory微调chatglm3，修改自我认知
caoyongsheng的博客
12-11 5194
安装git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py，按如下配置。
Windows下llamafactory+ollama+docker 微调部署全流程速通（RTX4090公版）
Muqin5203的博客
10-28 1238
在unsloth莫名报错之后，转身投向了国产微调工具的怀抱llamafactory----消费级显卡用户的大模型微调福音新人不善言辞，直接流程走起。
llama factory微调llama3
02-23
### 如何对 LLaMA Factory 进行微调以适应 LLaMA-3 模型 #### 准备工作环境 为了成功地使用监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)来调整预训练的 LLaMA-3 语言模型，首先需要设置合适的工作环境。这通常涉及安装必要的依赖库以及配置硬件资源，比如 GPU 或 TPU 等高性能计算设备[^1]。 #### 获取高质量的数据集 有效的微调离不开精心挑选的数据集。对于特定领域或应用场景下的优化，应当收集具有代表性的语料库作为输入数据源。这些数据应该经过清洗处理，并且能够反映目标应用的特点和需求[^2]。 #### 修改 `identity.json` 配置文件 针对具体的项目要求，在开始之前还需要编辑位于 LLaMA Factory 工程中的 `identity.json` 文件。具体操作包括但不限于将某些字段内的默认值更改为 "Llama-3" 和 "LLaMA Factory"[^3]： ```json { "model_name": "Llama-3", "factory_name": "LLaMA Factory" } ``` #### 应用 LoRA 技术实现高效微调 LoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models) 是一种用于大型语言模型的有效参数效率改进方案。通过引入低秩矩阵分解的方式减少额外学习参数的数量，从而加快收敛速度并降低内存占用。这种方法特别适合于资源有限的情况下进行快速迭代测试。 #### 编写自定义损失函数与评估指标 根据实际业务逻辑设计合理的损失函数至关重要。一个好的损失函数可以帮助更好地指导模型朝着期望的方向发展；同时也要考虑设立恰当的评价标准以便衡量最终效果的好坏程度。例如可以采用交叉熵损失配合精确度、召回率等多维度考量来进行综合评判[^4]。 #### 实施微调过程 完成上述准备工作之后就可以正式进入微调环节了。一般会遵循如下流程： - 加载基础版本的 LLaMA-3 模型权重； - 将准备好的中文对话数据加载进来； - 设置好超参（如批量大小、学习率等），启动训练循环直至满足停止条件； - 定期保存检查点(checkpoint)，便于后续恢复继续训练或者部署上线前做最后验证。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments # Load pre-trained model and tokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path/to/pretrained_llama_3') tokenizer = ... # Prepare dataset... train_dataset = ... eval_dataset = ... training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, save_steps=500, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=eval_dataset, ) trainer.train() ```
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