基于LLaMA Factory对LLama 3指令微调的操作学习笔记

一、环境

在vscode中用连接云服务器，打开文件目录。

df -h #查看盘容量

二、下载LLaMA Factory框架和数据

下载LLaMA Factory到云服务器

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .

pip install -e .命令的含义是在当前目录下查找一个setup.py文件（或其他pyproject.toml文件，取决于包的配置），并根据该文件的指示以可编辑模式安装包。

将下载的数据放到LLaMA Factory data文件夹下，同时将json格式输入到dataset_info.json文件中。

启动 Web UI

cd LLaMA-Factory
llamafactory-cli webui

三、下载模型

用中文微调过的模型。

pip install -U huggingface_hub
pip install huggingface-cli

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

huggingface-cli download --resume-download shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat --local-dir /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat1

四、微调训练和推理

加速方式选择unsloth会报错unsloth不存在

推理的时候选择vllm也会报错版本不合适。

gpu使用情况监控和进程杀死

【工具篇】如何优雅地监控显卡(GPU)使用情况？ - 知乎 (zhihu.com)

终止进程后，GPU显存仍被占用问题： kill -9彻底杀死进程 | ps aux|grep python | 怎么确认僵尸进程？_杀死进程后显存还是没有下降-优快云博客

还需要学习Unsloth 上进行微调

基于unsloth微调llama3.1_哔哩哔哩_bilibili

五、LLaMA Factory 参数详解

当下最容易上手的大模型微调工具是谁？LLamaFactory或是其中之一 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎 (volcengine.com)
LlamaFactory可视化微调大模型 - 参数详解_llamafactory 参数详解-优快云博客

AdamW的学习率通常在1e-5 到 3e-5之间，于大型语言模型（如 BERT、GPT 等）的微调，常用的学习率范围是 2e-5 到5e-5，从一个相对较小的值开始，如 2e-5 。

训练轮数:**对于大语言模型的微调，通常在 2 到 10 个 epoch 之间, 轮数过多可能导致过拟合，特别是在小数据集上。

（Max Gradient Norm）是一种用于防止梯度爆炸的技术，也称为梯度裁剪（Gradient Clipping）。这个参数设置了梯度的最大允许值，如果梯度超过这个值，就会被缩放到这个最大值。通常在 0.1 到 10 之间，太小：可能会限制模型学习，太大：可能无法有效防止梯度爆炸。

 

参考说明

【大模型微调】使用Llama Factory实现中文llama3微调_哔哩哔哩_bilibili

LLaMA-Factory: 大语言模型统一高效微调框架 (gitee.com)

cgft-llm/llama-factory/README.md at master · echonoshy/cgft-llm · GitHub