本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。
使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型，增强模型在某方面的生成能力。本教程将以增强 GLM-4-9B-Chat 模型的脑筋急转弯能力为例，演示LoRA模型的微调方法。
环境准备
本地使用
LLama-Factory 的安装比较简单，大家直接看官网页面就够了：
github.com/hiyouga/LLa…
云镜像
如果你本地没有一张好显卡，也不想费劲的安装，就想马上开始训练。
可以试试我的云镜像，开箱即用：www.haoee.com/application…
平台注册就送一定额度，可以完成本教程的的演示示例。
镜像已经内置了几个基础模型，大都在6B-9B，单卡24G显存即可完成LoRA微调。
如果要微调更大的模型，则需要更多的显卡和显存，请在购买GPU时选择合适的显卡和数量。
已经内置的模型：Yi-1.5-9B-Chat、Qwen2-7B、meta-llama-3.1-8b-instruct、glm-4-9b-chat、chatglm3-6b
如果缺少你需要的模型，可以给我反馈。
假设你已经解决了程序运行环境问题，下边将开始讲解 LLama-Factory 的使用方法。
LLama-Factory 直接命令行和Web页面训练，为了方便入门，这篇文章以Web页面训练为例。
选择基础模型
语言：zh，因为我们要微调的是中文模型。
模型选择：GLM-4-9B-Chat
模型路径：/root/LLaMA-Factory/models/glm-4-9b-chat，默认会自动下载模型，不过速度可能比较慢，我们的镜像中已经下载好这个模型，所以直接填写路径更快。
微调方法：lora
准备训练数据集
LLaMA-Factory自带了一些常用的数据集，如果你使用的数据集不在里边，可以修改 data/dataset_info.json，在其中增加自己的数据集。
这里我使用的是一个弱智吧问答数据集，数据集的格式是 alpaca，来源：huggingface.co/datasets/Lo…
训练参数设置
训练参数需要根据实际训练效果进行调整，这里给出一个参考设置。
数据集：请根据你的需要选择，这里选择我上边定义的 ruozhiba_qa。
学习率：1e-4，设置的大点，有利于模型拟合。
计算类型：如果显卡较旧，建议计算类型选择fp16；如果显卡比较新，建议选择bf16。
梯度累计：2，有利于模型拟合。
LoRA+学习率比例：16，相比LoRA，LoRA+续写效果更好。
LoRA作用模块：all ， 表示将LoRA层挂载到模型的所有线性层上，提高拟合效果。
开始训练
点击“开始”按钮，可以在页面上看到训练进度和训练效果。
根据训练方法和训练数据的大小，训练需要的时间不定。
推理测试
在“检查点路径”这里加载刚刚训练的LoRA模型，然后切换到“Chat”页签，点击“加载模型”。
测试完毕后，记得点击“卸载模型”，因为模型占用显存比较大，不释放的话，再进行别的任务可能会出错。
对比训练前后的变化：
训练前：
训练后：
这是一个比较感性的测试，如果需要更为正式的效果评估，请使用“Evaluate & Predict” 选择合适的评测数据集进行评估。
合并导出模型
有时候我们需要把模型导出来放在别的地方使用，输出一个完整的模型文件，而不是基础模型+LoRA模型。
检查点路径：训练出来的LoRA模型
导出目录：设置一个服务器上的路径，新的模型会存放到这里。
最后点击“开始导出”就行了。导出完毕后，请前往服务器相关的路径中下载模型。
LLaMA-Factory 架构
最后送大家一张 LLaMA-Factory 的架构图，方便理解其原理。
图片左侧：显示了 LLaMA-Factory 的架构，分为四个主要部分：LlamaBoard、Trainer、Model Loader 和 Data Worker。
LlamaBoard：用于参数配置和训练状态监视。 Trainer：负责优化和训练方法的选择，如 LoRA+、GaLoRe、Pre-train、SFT 等。 Model Loader：负责模型初始化、补丁、量化和适配器等功能。 Data Worker：负责加载、对齐、预处理和合并训练数据。图片右侧：列出了支持的流行语言模型和大小，以及支持的训练方法。
支持的语言模型和大小：LLaMA、LLaMA-2、LLaMA-3、Command-R、Mistral/Mixtral、OLMo、Phi-1.5/2、Qwen、DeepSeek (MoE)、Falcon、Gemma/CodeGemma 和 StarCoder2。 支持的训练方法：全量调整、冻结调整、LoRA、QLoRA、奖励建模、PPO 训练、DPO 训练、ORPO 训练。总体上来说，LLama-Factory 的使用还是挺顺利的，没有太多的坑。
听不如见，见不如做，自己动手，才能真正有所感悟！
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为什么要学习大模型？
学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。
大模型典型应用场景
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②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
⑤AI+零售：智能推荐系统和库存管理优化了用户体验和运营成本。AI可以分析用户行为，提供个性化商品推荐，同时优化库存，减少浪费。
⑥AI+交通：自动驾驶和智能交通管理提升了交通安全和效率。AI技术可以实现车辆自动驾驶，并优化交通信号控制，减少拥堵。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。
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总结
### 文章总结：探索LLama-Factory在大模型训练中的应用与学习路径#### LLama-Factory简介
- **定义**：开源框架，提供预置组件和模板，支持从零开始微调语言模型。
- **应用**：适用于聊天机器人、文章生成器、问答系统等多样化AI应用。
- **支持**：多种框架和数据集，根据项目需求灵活选择，加速模型开发进程。
#### 微调LoRA模型示例
- **目标**：以GLM-4-9B-Chat模型为例，增强其在脑筋急转弯问题上的生成能力。
- **环境准备**：
- **本地安装**：通过官网指南安装LLama-Factory。
- **云镜像**：提供开箱即用的云镜像，节约本地资源和时间，适合初学者和无高性能显卡用户。
- **模型选择**：选定GLM-4-9B-Chat作为基础模型，通过Web页面进行训练。
- **数据集准备**：使用特定格式的自定义或内置数据集，如弱智吧问答数据集。
- **参数设置**：根据需要调整学习率、计算类型、梯度累计等参数以提高模型拟合效果。
- **训练与推理**：通过LLama-Factory界面进行模型训练和推理测试，并导出最终模型以便后续使用。
#### LLaMA-Factory架构概览
- **主要组件**：
- **LlamaBoard**：参数配置与训练状态监视。
- **Trainer**：优化和训练方法选择（LoRA+、GaLoRe等）。
- **Model Loader**：模型初始化、补丁、量化和适配器等功能。
- **Data Worker**：数据加载、对齐、预处理和合并。
- **支持模型与训练方法**：全面涵盖多种流行大模型和技术。
#### 大模型学习的必要性与资源提供
- **重要性**：大模型技术推动AI发展新阶段，学习大模型课程有助于提升职业生涯竞争力，并为创新创业奠定基础。
- **应用领域**：广泛涵盖教育、医疗、金融、制造、零售和交通等行业，提供个性化、精准高效的解决方案。
- **学习资源**：
- 提供AI大模型学习路线图、实战案例、视频/书籍合集及面试题，帮助不同背景的学习者从入门到进阶。
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#### 结语
LLama-Factory为AI开发者提供了一个强大而灵活的工具，通过示例展示了如何高效利用该框架进行模型微调。同时，强调了学习大模型技术的重要性，并提供了丰富的资源供学习者参考使用。动手实践是学习大模型的最佳方式，希望每位爱好者都能从中受益，不断提升自己的技术和创新能力。