模型微调+上传ollama

#创作灵感#

上一篇讲的是基于AnythingLLM搭建的本地知识库,使用几天后,咋说呢,没得意思,豪无智能感,于是决定直接对模型动手微调,再看看效果。

#干货走起#

1,先搞一套python的环境,包括开发工具(我用的是pycharm),环境配置等等。

2,搞个GPU加速工具,没有的直接用CPU,我用的是这个:

3,通过这玩意思,直接创建一个虚拟环境,主要目的是为了区分不同项目的依赖冲突等等,我在这里吃过亏,先是Python3.12版本搞半天,后面发现依赖有问题,于是又搞个3.10版本的,还是冲突,一气之下全删了,再安装3.10,又研究了虚拟环境,后面就顺了。

4,通过DeepSeek,搞一套python训练模型的代码,最好描述清晰一点,对python不是很熟,研究了一下代码,大概看懂了,最主要的是少什么依赖,在虚拟环境下直接安装就行,它提供的代码最终能训练成模型。

有小坑的地方是,如果你提供了多少条数据,num_labels就设置为多少条。

texts和labels是最主要的,训练模型只认这两个参数,但是你有多个字段的话咋搞?

只能拼接起来,看上图。

labels指的是ID一类的意思,最大值不能大于总条数,我是按顺序写的数字,字符不行。

如果你是从数据库导出的文件类型不同,那么python代码就得对应改动,具体请教deepseek就行。

我用的训练模型是BERT,代码运行时找不到什么权重、分词器文件。

主要是国外网站有墙,不好访问。

bert-base-uncased这个东西,找到官网,下载对应的文件到本地。

在你的报错包路径下(也就是lib\site-packages包下),建一个同名文件夹,把文件都放进去,代码里写上绝对路径。

5,模型训练完成生成的是model.safetensors格式的,上传到ollama很麻烦,研究了一下,发现guff格式最简单方便,所以代码还得再转两次。需要使用 llama.cpp 工具将模型转换为 GGUF 格式。

6,登录ollama官网,注册一个账号,把本地ollama的公钥添

<think>嗯,用户问的是关于低成本微调模型Ollama的内容。首先,我需要确认Ollama是什么。记得Ollama是一个帮助在本地运行和微调大型语言模型的开源工具,对吧?它支持多种模型,比如Llama 2、Mistral等。用户可能想知道如何用较低的成本来微调这些模型,可能是在个人电脑或有限的资源下进行的。 接下来,要分解低成本微调的要点。通常微调模型需要大量计算资源,但Ollama可能提供了一些优化方法。可能需要提到量化技术,比如将模型参数从32位降到4位,减少内存占用。还有参数高效微调方法,比如LoRA,只调整部分参数而不是整个模型,这样节省计算量。 然后,数据方面也很重要。用户可能需要用较小的数据集,或者数据增强技术来扩充数据。同时,硬件方面,使用消费级GPU甚至CPU进行微调,可能借助Ollama的优化来实现。 还要考虑步骤,比如准备数据、选择微调方法、配置Ollama,然后进行训练和评估。可能还需要示例,比如用LoRA微调Llama 2的具体命令,让用户有更直观的理解。 要注意避免技术错误,比如混淆不同的微调方法,或者错误描述Ollama的功能。需要确认Ollama确实支持这些微调技术,比如是否整合了LoRA或者量化工具。 用户可能的深层需求是在资源有限的情况下进行模型定制,比如个人项目或小企业应用。可能需要强调Ollama的低门槛和资源优化,让用户觉得可行。同时提醒注意事项,比如过拟合风险和硬件限制,帮助用户合理规划。 最后,确保用中文回答,结构清晰,分步骤说明,并给出示例,让内容易于理解和操作。检查LaTeX格式是否正确,数学表达式用$...$包裹,独立公式用$$...$$,但用户问题中没有涉及太多公式,可能不需要太多这方面内容。保持回答简洁,重点突出低成本的方法和实际操作步骤。</think>以下是关于**低成本微调模型 Ollama** 的详细介绍,分步骤说明其核心概念、方法及实践建议: --- ### 1. **什么是 Ollama?** Ollama 是一个开源工具,专注于在本地环境中**高效运行和微调大型语言模型(LLM)**。它支持多种模型(如 Llama 2、Mistral、Code Llama 等),通过简化部署和优化资源占用,使开发者能在普通硬件(如个人电脑)上低成本使用大模型。 --- ### 2. **为何需要低成本微调?** - **资源限制**:大模型训练通常需高性能 GPU 和大量内存,成本高昂。 - **定制化需求**:通过微调(Fine-tuning)可让模型适配特定任务(如客服、代码生成)。 - **隐私与安全**:本地微调避免敏感数据上传云端。 --- ### 3. **低成本微调的核心方法** #### (1)**量化(Quantization)** - **原理**:将模型参数从高精度(如 32 位浮点数)压缩为低精度(如 4 位整数),减少内存占用。 - **Ollama 实现**:支持 4-bit 量化,使 7B 参数模型仅需约 4GB 显存。 - **示例**:加载量化版 Llama 2 ```bash ollama run llama2:7b-q4_0 ``` #### (2)**参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)** - **LoRA(Low-Rank Adaptation)** 仅微调模型低秩分解后的附加参数,而非全量参数,显著降低计算量。 - **Ollama 整合**:支持 LoRA 等算法,用户可通过配置文件指定微调层。 #### (3)**小样本学习(Few-Shot Learning)** - 用少量高质量样本(如 10-100 条)引导模型适应新任务,减少数据标注成本。 #### (4)**硬件优化** - **CPU/低显存 GPU**:Ollama 优化了 CPU 推理和显存管理,支持在消费级硬件运行。 - **多 GPU 分布式**:通过并行计算分摊负载(需多卡环境)。 --- ### 4. **低成本微调步骤(以 Ollama 为例)** #### (1)**准备数据** - 格式:JSON 或文本文件,包含输入-输出对(如 `{"prompt": "问题", "completion": "答案"}`)。 - 数据量:建议至少 100-1000 条,可根据任务复杂度调整。 #### (2)**选择微调方法** - **全参数微调**:适合高性能硬件,成本较高。 - **LoRA 微调**(推荐):修改少量参数,适合低成本场景。 #### (3)**配置 Ollama** - 创建微调配置文件(如 `finetune.yaml`),指定: ```yaml model: llama2:7b-q4_0 # 基础模型 data: ./data.json # 训练数据 method: lora # 微调方法 epochs: 3 # 训练轮次 ``` #### (4)**执行微调** ```bash ollama finetune -f finetune.yaml ``` #### (5)**评估与部署** - 使用验证集评估模型性能。 - 导出微调后的模型并部署: ```bash ollama create my-model -f ./finetuned-model ollama run my-model ``` --- ### 5. **示例:用 LoRA 微调 Llama 2 做文本摘要** ```bash # 1. 准备数据(data.json) {"prompt": "长文本...", "completion": "摘要..."} # 2. 配置文件(finetune.yaml) model: llama2:7b-q4_0 data: ./data.json method: lora epochs: 3 # 3. 运行微调 ollama finetune -f finetune.yaml # 4. 使用微调模型 ollama run my-summarizer ``` --- ### 6. **注意事项** - **过拟合风险**:小数据微调时,增加正则化(如 Dropout)或早停(Early Stopping)。 - **硬件限制**:7B 模型需至少 8GB RAM(量化后),13B 以上模型需更高配置。 - **模型选择**:任务简单时可选更小模型(如 Mistral 7B)。 --- 通过以上方法,**Ollama 可将大模型微调成本降低 50-80%**,使其在本地开发、教育和小型企业场景中更具可行性。
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