LLaMA-Factory - Qwen

摘要

网页详细说明了 LLaMA-Factory 的特点，包括支持单卡和多卡分布式训练，以及支持全参数微调、LoRA、Q-LoRA 和 DoRA 等微调方法。接着，网页提供了安装 LLaMA-Factory 所需的代码库，包括构建环境的步骤和安装 DeepSpeed 以及 Flash-Attention-2 的指令。在数据准备部分，网页指出了如何组织数据集，并提供了两种数据格式（alpaca 和 sharegpt）的示例，以及如何在 data/dataset_info.json 中定义数据集。

训练部分详细列出了训练命令的参数配置，包括分布式训练的参数设置、模型路径、数据集名称、微调类型、输出路径等。此外，还提到了如何通过调整超参数来优化训练过程，特别是 cutoff_len 参数，以避免内存溢出错误。

对于使用 LoRA 进行训练的模型，网页还提供了合并 LoRA adapter 参数到主分支的命令。最后，网页鼓励用户通过官方仓库获取更多详细信息，以便更深入地了解和使用 LLaMA-Factory。

观点

• LLaMA-Factory 是一个强大的工具，支持多种微调方法，适应不同的硬件环境和微调需求。
• 数据集的格式化是微调前的关键步骤，网页提供了两种常见格式的规范，以及如何定义自己的数据集。
• 训练过程需要精确配置，网页提供了详细的命令参数，帮助用户根据自己的需求进行调整。
• LoRA adapter 的合并是微调过程中的一个重要环节，这有助于将训练好的适配器参数整合到基础模型中，以便更有效地使用模型。
• 用户被鼓励深入学习，通过访问官方仓库来获取更多高级功能和细节，以便更好地利用 LLaMA-Factory 的能力。