llama_factory 安装以及大模型微调

1、安装虚拟环境

        conda create -n llamafactory python==3.12

        source activate llamafactory

2、安装llama_factory

       下载： git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git 

        到 LLaMA-Factory 目录运行安装命令

                cd LLaMA-Factory

                pip install -e .

         打开LLaMA-Factory UI页面：

             llamafactory-cli webui

3、数据集准备

        在下载 的 LLaMA-factory 目录中，data中新增或修改数据集、dataset_info.json中配置数据集

4、模型的微调和验证

       我使用的 vscode 的 Remote - SSH 插件，打开 webui 页面后自动打开页面，在页面进行微调、无需写代码

    点 开始后就开始训练，当损失不再降低时即可中断训练，中断后点 开始 可继续训练

5、模型效果验证

      在训练模型时设置的保存间隔是100，所以每100个批次就会就会生成一个检查点。

      点 chat 进入聊天页面，粘贴一个检查点的绝对路径，然后再下面的聊天窗口中检查训练效果。

6、模型的导出

      检验检查点没问题后将 原模型和训练的检查点 导出成一个新的模型，新的模型就包含了训练的检查点功能

7、验证导出的新模型

      在chat 中，选择新模型、清空检查点，可以看到模型是微调后的效果