llama-factory 微调

### 微调Llama-Factory模型

对于微调Llama-Factory模型，过程涉及多个方面，包括初始化模型训练环境、定义微调参数以及可能涉及到的检查点恢复机制。

#### 初始化模型训练环境

使用 `L.Fabric` 来初始化模型训练环境是一个重要的起点。这一步骤会从 `model_config.yaml` 文件加载必要的模型配置，并基于这些配置创建GPT模型实例[^1]。此阶段确保了后续微调操作的基础设置正确无误。

#### 定义微调参数

为了有效地执行微调工作，在启动实际训练之前需明确定义一系列关键参数。这些参数涵盖了所选用的具体模型版本、目标数据集的选择、用于指导微调过程的数据模板设计、采用何种类型的微调策略（例如LoRA适配器），还有诸如输出保存路径、批量处理尺寸、学习率调整方案及记录进度的日志频率等方面的内容[^3]。

# Example of defining finetuning parameters within a script or configuration file.
finetune_params=(
    --model_name_or_path "path_to_model"
    --dataset_name "your_dataset"
    --template "specific_template_for_data"
    --adapter_type lora
    --output_dir "./results"
    --per_device_train_batch_size 8
    --learning_rate_scheduler linear
    --logging_steps 10
)

#### 检查点恢复方法

当考虑继续先前中断过的微调进程时，则需要关注如何实现有效的检查点恢复功能。针对这一需求，可以通过适当修改脚本文件来支持这项特性。具体来说，如果想要使 `finetune_lora.sh` 支持从特定检查点重启的能力，那么就需要按照一定方式编辑该shell脚本中的相应部分[^2]。

# Pseudo code snippet showing how one might modify the shell script to support checkpoint recovery.
if [[ -n "$CHECKPOINT_PATH" ]]; then
    echo "Resuming from checkpoint at $CHECKPOINT_PATH..."
    python train.py \
        --resume_from_checkpoint ${CHECKPOINT_PATH} \
        "${@}"
else
    python train.py "${@}"
fi

通过上述措施可以较为全面地覆盖到对Llama-Factory模型实施微调所需的主要环节和技术细节。