llama factory微调脚本

### 关于LLaMA Factory微调脚本

对于希望利用 LLaMA 进行模型微调的任务，通常会涉及到准备数据集、配置训练参数以及编写相应的微调脚本。考虑到 Prefix Tuning 是一种有效的迁移学习方法，在 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 中加入特定前缀可以提升性能[^1]。

下面是一个简单的 Python 脚本示例用于展示如何基于 Hugging Face Transformers 库来实现对 LLaMA 模型的微调：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model_name_or_path = "your_llama_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

# 准备训练数据 (这里仅作示意)
train_texts = ["example sentence one", "another example"]
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=512)

class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings):
        self.encodings = encodings
    
    def __len__(self):
        return len(self.encodings['input_ids'])
    
    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = item['input_ids'].clone()
        return item

dataset = CustomDataset(train_encodings)

# 定义训练参数并启动训练过程
training_args = {
    'output_dir': './results',
    'num_train_epochs': 3,
    'per_device_train_batch_size': 8,
    'warmup_steps': 500,
    'weight_decay': 0.01,
}

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

trainer.train()

此代码片段展示了如何加载一个预先存在的 LLaMA 模型及其对应的分词工具，并通过自定义的数据集对其进行进一步训练。需要注意的是实际应用时还需要考虑更多细节如超参调整、评估指标设定等。