KDnuggets
·
Llamafactory 入门：安装和设置指南
💡
原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
Llama-Factory是一个简化大语言模型训练的工具，支持预训练、微调和强化学习，兼容多种模型和数据格式。用户通过配置文件即可训练，支持LORA微调技术，并提供无代码Web界面，适合普通用户使用。
🎯
关键要点
- Llama-Factory是一个简化大语言模型训练的工具，支持预训练、微调和强化学习。
- 用户通过配置文件即可训练，支持LORA微调技术，并提供无代码Web界面。
- Llama-Factory支持多种模型和数据格式，包括LLama、LLava、Mixtral等。
- 提供样本数据集，用户需在dataset_info.json文件中添加数据文件信息。
- 预训练数据需以特定JSON格式提供，仅使用文本列进行训练。
- 微调数据需包含指令、输入和输出等参数，系统和历史为可选项。
- 奖励建模数据需提供相同指令的两个不同响应，以便进行偏好对齐训练。
- GitHub库提供简单的安装支持，建议使用干净的Python环境。
- 训练LLM需要GPU，用户只需编写配置文件并调用bash命令即可开始训练。
- 推理过程比训练更简单，只需创建配置文件并使用命令行与训练模型进行交互。
- Llama-Factory还提供无代码的训练和推理选项，通过LlamaBoard的Web界面进行操作。
- Llama-Factory在GitHub上获得了超过3万颗星，声称比ChatGLM的P-Tuning快3.7倍，且占用更少的GPU内存。
➡️
