本文主要是介绍本地离线模型搭建指南-LLaMA-Factory训练框架及工具,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
搭建一个本地中文大语言模型(LLM)涉及多个关键步骤,从选择模型底座,到运行机器和框架,再到具体的架构实现和训练方式。以下是一个详细的指南,帮助你从零开始构建和运行一个中文大语言模型。
本地离线模型搭建指南将按照以下四个部分展开
- 中文大语言模型底座选择依据
- 本地运行显卡选择
- RAG架构实现
- LLaMA-Factory训练框架及工具
4 训练架构及工具
4.1 为什么要使用LLaMA-Factory进行训练
LLaMA-Factory是一个专为大模型训练设计的开源平台,具有以下几个优势:
- 快速学习和应用: 对于没有微调大模型经验的用户,通过学习LLaMA-Factory后,可以快速地训练出自己需要的模型。
- 理解微调技术: 对于技术人员,LLaMA-Factory提供了一个很好的学习平台,通过阅读源码,可以深入了解大模型的微调技术。
- 捷径: LLaMA-Factory为用户提供了一条走向大模型微调的捷径,使用户能够快速掌握相关概念和技术。
4.2 LLaMA-Factory训练所能解决的问题
- 大模型的实际应用: 企业想要利用大模型进行实际应用时,必须懂得微调的过程,而LLaMA-Factory提供了一个实用的平台来实现这一点。
- 个性化模型训练: 用户可以通过LLaMA-Factory快速训练出适合自己需求的模型,满足不同领域的具体要求。
- 技术理解和提升: 技术人员可以通过LLaMA-Factory的源码学习,进一步理解大模型的微调技术,并应用于实际项目中。
4.3 LLaMA-Factory的训练步骤和方法
4.3.1 模型训练阶段
- 预训练阶段(Pre-Training):
预训练是大模型训练的初始阶段,主要目的是通过大规模数据集训练基础模型。这一步是最消耗计算资源的,通常需要使用大量的计算集群。 - 监督微调阶段(Supervised Finetuning, SFT):
这个阶段的训练数据质量较高,通常由人工筛选或生成。经过这个阶段的模型已经具备上线的能力。 - 基于人类反馈的强化学习(RLHF):
- 奖励建模阶段(Reward Modeling): 在这个阶段,模型不仅输出预测的内容,还输出一个奖励值(评分值),用于后续的强化学习。
- 强化学习阶段(Reinforcement Learning): 通过奖励模型对多个输出进行评分,并基于评分进行加权,反向传播调整模型参数。
4.3.2 模型训练模式
根据具体需求,可以选择不同的训练模式:
- 模式一: 基于base模型 + 领域任务的SFT
- 模式二: 基于base模型 + 领域数据 continue pre-train + 领域任务SFT
- 模式三: 基于base模型 + 领域数据 continue pre-train + 通用任务SFT + 领域任务SFT
- 模式四: 基于base模型 + 领域数据 continue pre-train + 通用任务与领域任务混合SFT
- 模式五: 基于base模型 + 领域数据 continue pre-train(混入SFT数据 + 通用任务与领域任务混合SFT)
- 模式六: 基于chat模型 + 领域任务SFT
- 模式七: 基于chat模型 + 领域数据 continue pre-train + 领域任务SFT
4.3.3 是否需要继续预训练(continue pre-train)
- 数据集差异大: 如果领域任务的数据集与预训练的数据集差异较大,建议进行continue pre-train。
- 数据量较大: 如果领域任务的数据量较大(token在1B以上),并且只追求领域任务的效果,也建议进行continue pre-train。
4.3.4 选择chat模型还是base模型
- base模型: 如果希望模型的通用能力不下降,建议选择base模型进行多任务混合训练。
- chat模型: 如果只追求领域任务的效果,可以选择chat模型进行领域任务的SFT。
4.4 实践建议
- 资源充足: 如只考虑领域任务效果,建议选择模式二;如考虑模型综合能力,建议选择模式五。
- 资源有限: 建议选择模式六。
- 一般情况下: 不进行RLHF微调。
4.5 开发工具库
LLaMA-Factory使用了一些关键的开发工具库,包括Transformers和PEFT库,后者提供了多种高效的微调方法,如LoRA、AdaLoRA、P-tuning等。
通过以上步骤和方法,用户可以有效地使用LLaMA-Factory进行大模型的微调训练,满足不同领域和任务的需求。
4.6 本地LLaMA-Factory训练模型实践运行配置
底座 | 包含模型 | 模型参数大小 | 机器配置 | 显存大小 | 是否可运行 |
---|---|---|---|---|---|
ChatGLM | ChatGLM3-6B | 6B | CPU 16核心 32G内存 | 无 | 未测试 |
ChatGLM | ChatGLM3-6B | 6B | 显卡4070Ti | 16G | 可以 |
ChatGLM | ChatGLM4-9B | 9B | 显卡4070Ti | 16G | 未测试 |
LLaMA | Chinese-LlaMA2 | 7B | 显卡3060Ti | 8G | 未测试 |
Qwen | Qwen1.5 | 7B | 显卡4070Ti | 16G | 可以 |
更多详细信息,请访问
从LLaMA-Factory项目认识微调
LLaMA-Factory QuickStart
5 结论
搭建本地中文大语言模型是一个复杂而系统的工程,涉及模型选择、硬件配置、框架选择、架构实现、训练工具和方法等多个方面。通过合理选择和配置,可以在本地成功搭建并运行一个高性能的中文大语言模型。
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这篇关于本地离线模型搭建指南-LLaMA-Factory训练框架及工具的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!