LLaMA Factory：高效 LLM 微调平台

LLaMA Factory 是一个集成化、简单易用且高效的大型语言模型（LLM）训练与微调平台。它使开发者和研究者无需深入了解底层复杂的代码，即可在本地或云端对上百种预训练模型进行高效微调。

在 AI 训练营中使用 LLaMA Factory

1. 创建 LLaMA Factory 实例

在“AI 训练营”页面，选择 LLaMA Factory 并一键创建。

2. 配置实例

在弹出的对话框中，您可以选择将工具部署到全新的实例或已有的实例中。

• 新建实例：系统将为您创建一个全新的、预配置好环境的实例。

• 选择已有实例：将工具部署到您账户下已有的实例上。

3. 访问 LLaMA Factory

创建成功后，在“快捷工具”中会出现 LLaMA Factory 的访问入口，点击即可进入其 WebUI 操作界面。

通用微调流程

1. 数据准备：上传或选择您的训练数据集。平台支持 JSON、CSV 等多种数据格式。
2. 模型选择：从丰富的预置模型库中选择一个基础模型作为微调的起点。
3. 参数配置：
   • 微调方法：选择 LoRA, QLoRA, 或全参数微调等不同的训练策略。
   • 训练参数：设置学习率、批次大小（Batch Size）、训练轮数（Epoch）等关键参数。
   • 优化器：配置 AdamW, SGD 等优化器及相应的学习率调度策略。
4. 开始训练：启动训练任务，并通过界面实时监控训练过程中的损失（Loss）变化等指标。
5. 模型评估与导出：训练完成后，使用验证集评估模型性能，并将训练好的模型权重导出，以便后续部署和使用。

适用场景

• 企业定制化：根据企业特定数据和需求，微调出符合业务场景的专业模型。
• 垂直领域应用：为医疗、法律、金融等专业领域训练具备专门知识的语言模型。
• 多语言与跨文化模型：训练支持多语言或特定语种的模型。
• 学术研究：为学术研究和算法实验提供便捷的验证平台。
• 个人项目：满足个人开发者对模型进行定制化改造的需求。

更多信息

欲了解更多关于 LLaMA Factory 的功能和高级用法，请访问 LLaMA Factory 官方文档。