文章目录
- 数据模型准备
- 基于网页的简单微调
- 基于网页的简单评测
- 基于网页的简单聊天
LLaMA-Factory是一个非常好用的无代码微调框架，不管是在模型、微调方式还是参数设置上都提供了非常完备的支持，下面是对微调全过程的一个记录。
数据模型准备
微调时一般需要准备三个数据集：一个是自我认知数据集（让大模型知道自己是谁），一个是特定任务数据集（微调时需要完成的目标任务），一个是通用任务数据集（保持大模型的通用能力，防止变傻）。前两个一般要自己定义，最后一个用现成的就行。
自定义数据集可采用alpaca和sharegpt格式，这里采用的是alpaca格式：
[
{
"instruction": "用户指令（必填）",
"input": "用户输入（选填）",
"output": "模型回答（必填）",
"system": "系统提示词（选填）",
"history": [
["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
]
}
]
由于不需要考虑多轮对话，所以history可以不要，这里采用了两种数据集的组织方式，一种是只有instruction和output，把问题作为instruction，另外一种是把问题作为input，把回答问题这一要求作为instruction。这两种格式分别记为format2和format3。
在生成完自定义的问答json文件之后，根据以下代码计算其sha1值：
import hashlib
def calculate_sha1(file_path):
sha1 = hashlib.sha1()
try:
with open(file_path, 'rb') as file:
while True:
data = file.read(8192) # Read in chunks to handle large files
if not data:
break
sha1.update(data)
return sha1.hexdigest()
except FileNotFoundError:
return "File not found."
# 使用示例
file_path = './data/self_cognition_modified.json' # 替换为您的文件路径
sha1_hash = calculate_sha1(file_path)
print("SHA-1 Hash:", sha1_hash)
将json文件放入data文件夹下，同步修改dataset_info.json文件，输入新增的文件名称和对应的sha1值。
测试的大模型可以使用这些，注意要下载最新版，老版的模型结构不太匹配。
基于网页的简单微调
在后台执行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py命令，成功开启网页，设置如下，手动输入模型路径。
训练完成之后的界面，可以查看损失函数
基于网页的简单评测
基于网页的简单聊天
切换到Chat并点击加载模型后，可以进入聊天
