自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama

摘要

本文详细讲解了自定义数据集使用llama_factory进行模型微调的全过程，包括llama_factory的安装、运行、微调数据集的准备、微调过程、模型的导出（包括全精度和量化导出）、微调模型的格式转换和量化、以及最终将模型导入到ollama中。文章指出，所有操作都在linux系统下完成，并提供了具体的命令和步骤。在数据集准备阶段，强调了按照alpaca格式准备训练数据的重要性，并给出了数据集注册的方法和示例。在模型导出阶段，阐述了全精度和量化导出的具体操作。在模型导入ollama阶段，提供了ollama docker的使用方法和Modelfile配置的示例。文章还列出了相关推荐和热门文章，以及如何联系网站的方式。

观点

1. llama_factory是一个在linux系统下运行的工具，用于微调大型语言模型，支持单卡和多卡运行。
2. 微调数据集需要按照alpaca格式准备，并且在dataset_info.json中注册，包括数据集名称、文件名和文件的SHA-1哈希值。
3. 微调过程涉及选择模型、上传数据集、预览数据集内容，并通过web界面启动训练。
4. 模型导出分为全精度导出和量化导出，需要指定模型路径、适配器路径、最大分块大小和导出量化等级。
5. 微调模型需要转换格式并量化，以便与ollama兼容，可以使用ollama/quantize的docker工具进行。
6. 导入ollama的自定义微调模型需要创建一个Modelfile文件，并指定模型文件的存储路径和其他相关参数。
7. 文章提供了多个参考资源，包括LLaMA-Factory的github仓库、ollama/quantize的docker镜像、以及ollama的官方导入教程。