autodl上利用LLaMA-Factory微调中文版llama3模型指南

autodl上利用LLaMA-Factory微调中文版llama3模型指南

引言

随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，大型语言模型（LLMs）如雨后春笋般涌现。其中，llama3作为一款性能优异的中文LLM，广泛应用于各种NLP任务中。为了进一步提升模型在特定场景下的表现，我们可以使用LLaMA-Factory工具在autodl平台上对llama3模型进行微调。本文将详细介绍这一过程。

环境准备

1. 访问autodl平台

首先，你需要访问autodl平台（https://www.autodl.com/console/homepage/personal），并注册一个账号。autodl平台提供了强大的计算和存储资源，非常适合进行模型训练。

2. 选择合适的GPU配置

由于微调llama3模型需要较大的显存，建议至少选择24GB显存的GPU（如NVIDIA 4090）。这样可以确保微调过程顺利进行。

3. 创建虚拟环境并安装LLaMA-Factory

在你的本地机器或autodl平台上，创建一个新的虚拟环境，并安装LLaMA-Factory工具。可以通过以下命令克隆LLaMA-Factory的GitHub仓库并安装依赖：

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

数据集准备

1. 下载数据集

为了进行微调，你需要准备与你的任务相关的数据集。可以使用开源数据集，如PICO语料库，或者自己构造的数据集。确保数据集格式为LLaMA-Factory所支持的格式（如jsonl）。

2. 数据集格式转换

如果数据集格式不符合要求，你需要编写脚本来转换格式。转换后的数据集应包含instruction、input和output等字段。

3. 上传数据集到autodl

将转换后的数据集上传到autodl平台上的指定目录（如LLaMA-Factory/data）。同时，在dataset_info.json文件中添加数据集的信息，以便LLaMA-Factory能够识别并使用它。

模型微调

1. 下载llama3模型

使用ModelScope等工具下载llama3模型。你可以通过以下命令下载模型：

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master')

2. 配置微调参数

在LLaMA-Factory中，你可以通过修改train命令的参数来配置微调过程。主要参数包括：

• --model_name_or_path：模型路径。
• --dataset_dir：数据集目录。
• --dataset：使用的数据集名称。
• --finetuning_type：微调类型（如lora）。
• --learning_rate：学习率。
• --num_train_epochs：训练轮次。
• --per_device_train_batch_size：每个设备上的batch size。

3. 开始微调

使用以下命令开始微调过程：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \
    --model_name_or_path /root/autodl-tmp/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --dataset_dir LLaMA-Factory/data \
    --dataset dpo_mix_zh \
    --finetuning_type lora \
    --learning_rate 1e-05 \
    --num_train_epochs 5.0 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --output_dir saves/LLaMA3-8B/lora/train_your_timestamp

注意替换dpo_mix_zh为你的数据集