llama-factory部署微调QWEN

### 使用 LLaMA-Factory 部署和微调 Qwen 模型

#### 安装依赖库
为了能够顺利下载并使用来自ModelScope平台上的Qwen模型，需先安装`modelscope`工具包。这一步骤确保了后续操作可以无障碍获取所需的预训练权重文件。

pip install modelscope

此命令会自动拉取最新版本的`modelscope`软件包到当前环境中[^1]。

#### 下载基础模型
借助于已安装好的`modelscope`库，可以从官方仓库中检索指定名称下的Qwen系列模型实例。具体来说，对于想要进行调整优化的目标网络结构而言，这里指定了7亿参数规模的基础版——即Qwen2-7B作为起始点。通过特定接口函数实现自动化下载流程简化了准备工作量的同时也提高了效率。

#### 微调过程概述
针对具体的业务场景需求，在获得上述提及的基础架构之后便进入了至关重要的定制化改进环节。LLaMA-Factory提供了一套完整的解决方案来支持这一阶段的工作：

- **准备数据集**：收集整理适合目标任务类型的高质量语料资源；
- **定义超参配置**：依据实验设计设定必要的学习率、批次大小等影响收敛性的因素；
- **启动训练任务**：利用内置API提交作业请求至计算集群执行迭代更新直至满足终止条件为止；

完成以上步骤后就得到了经过针对性强化处理后的新型态AI助手实体。

#### 测试与验证成果
当一切进展顺利并且新的算法变体已经成型时，则进入到最终的质量检验部分。有两种主要方式可供选择用来衡量改进措施的有效性：

- Evaluate & Predict（基于测试集合统计各项指标得分）
- Chat（实时交互体验对话质量）

其中后者因为其即时反馈特性而被认为更加直观有效，允许开发者快速感知潜在问题所在并作出相应调整[^2]。