llamafactory微调效果不佳

### LLaMA-Factory微调效果不佳的解决方案

#### 数据预处理优化
为了提高微调的效果，确保输入数据的质量至关重要。当使用特定格式的数据集（如ShareGPT），应在JSON文件中正确配置`system`字段来指导对话的方向和风格[^4]。

#### 参数调整策略
采用合适的超参数对于提升模型性能同样重要。QLoRA是一种被推荐用于高效微调大语言模型的技术；通过修改配置文件中的学习率、批大小等关键设置可以有效改善训练成果[^1]。

# 配置示例：examples/train_qlora/llama3_lora_sft_otfq.yaml
learning_rate: 5e-5
batch_size_per_device: 8
gradient_accumulation_steps: 2
num_train_epochs: 3

#### 训练环境稳定性的维护
有时硬件资源分配不当也会造成微调过程不稳定甚至失败。例如，在多GPU环境下启动WebUI界面时遇到显卡间通讯错误，则可以通过指定可见设备ID的方式规避此类问题[CUDA_VISIBLE_DEVICES=5,6,7 llamafactory-cli webui][^2]。

#### 使用最新版本CLI工具
考虑到旧版可能存在兼容性和效率方面的问题，建议始终使用最新的`llamafactory-cli`命令行工具来进行操作，这有助于获得更好的技术支持和服务体验[^3]。

相关问题

llamafactory微调报错

### 解决 llamaFactory 大模型微调过程中的常见错误

#### 1. 显卡通信与分配问题
当使用 `llamaFactory` 进行多GPU配置时，可能会遇到显卡通信和分配方面的问题。具体表现为程序无法正确识别多个GPU设备，在尝试获取显卡设备进行设置时出现问题[^1]。

为了确保多GPU环境下的稳定运行：

- **确认PyTorch版本兼容性**：保证所使用的 PyTorch 版本支持当前硬件平台上的分布式训练功能。

- **调整CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量**：通过设定此环境变量来指定可用的 GPU 设备编号，例如：

  export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1

- **采用DistributedDataParallel (DDP)**：相比于简单的数据并行模式（DataParallel），DDP 提供更高效的跨节点/设备间的同步机制，适合大规模集群部署场景。

#### 2. SignalException 错误处理
对于因非正常退出终端而导致的 `SignalException: Process XXXXX got signal: 1` 的异常情况，建议采取以下措施防止此类事件发生[^2]:

- 使用 screen 或 tmux 工具创建持久化的 shell session 来执行长时间任务；

- 将作业提交至批处理队列管理系统（如 SLURM、PBS Pro 等），从而避免人为因素干扰；

- 修改启动脚本以忽略特定类型的信号，默认情况下 Python 应用会捕获 SIGINT 和 SIGHUP 并触发优雅关闭流程，可以通过修改代码逻辑绕过这些行为。

#### 3. ModuleNotFoundError 错误修复
针对 `ModuleNotFoundError: No module named 'llamafactory'` 的提示信息，这通常意味着项目依赖关系未被妥善管理或安装路径存在问题。解决方案包括但不限于：

- 安装缺失模块及其子包，可通过 pip 命令完成操作：

  pip install --upgrade git+https://github.com/path_to_repo.git@branch_name#egg=package-name

- 如果是从源码构建，则需确保 setup.py 文件定义无误，并按照官方文档指引完成本地编译工作。

#### 4. AttributeError 错误修正
关于 `'AdamW' object has no attribute 'train'` 类型属性访问失败的情况，往往是因为不同版本之间的 API 变化引起。降低 `transformers` 库的版本号可能有助于缓解这一矛盾[^3]:

pip uninstall transformers
pip install transformers==specific_version_number

llamafactory微调大模型

### 使用 LlamaFactory 进行大模型微调

#### 安装 LLaMAFactory
为了能够顺利使用 LLaMAFactory 对大型语言模型进行微调，首先需要完成环境搭建以及工具包的安装。这一步骤可以通过官方文档中的指导来实现[^2]。

#### 准备工作
在准备阶段，确保已经获取到了想要用于微调的基础模型及其配置文件，并准备好标注好的数据集以便后续训练过程中使用。对于希望扩展成具备更强泛化能力版本的情况，则可通过执行 `expand.sh` 脚本来将基础模型转换为目标架构形式，例如可把 Meta-8b-instruct-pro 版本[^3]。

#### 配置微调参数
当一切就绪之后，在实际操作中会涉及到一系列重要的超参设置：

- **序列长度 (`--cutoff_len 1024`)**
设置输入文本的最大截断长度为1024个token，这对于控制内存消耗至关重要。

- **注意力机制优化 (`--flash_attn auto`)**
启用Flash Attention特性以加速推理速度并减少显存占用；此选项设为自动模式让系统自行判断最佳策略。

- **LoRA 参数调整**
- **秩(`--lora_rank 8`)**
控制低秩矩阵分解时所采用的空间维度大小，默认取值为8。

- **缩放因子(`--lora_alpha 16`)**
影响更新权重的比例系数，一般建议设定得稍大于rank值。

- **丢弃率(`--lora_dropout 0`)**
应用于残差连接之前的dropout层概率，这里被禁用了（即不启用随机失活）。

- **目标组件(`--lora_target all`)**
表明要应用LoRA至整个网络结构而非仅限于某些特定部分[^1]。

这些参数的选择直接影响着最终得到的结果质量与效率之间的平衡关系。

#### 开始微调流程
一旦上述准备工作全部完成后就可以启动具体的微调作业了。具体来说就是利用LLaMAFactory所提供的API接口提交任务请求，期间可能还需要指定额外的一些细节比如使用的GPU数量、批次规模(batch size)等硬件层面的信息。值得注意的是该平台内置了许多先进的算法和技术从而大大降低了手动编码的工作量，允许用户专注于实验设计本身而不是底层实现逻辑[^4]。

llama_factory finetune \
    --model_path /path/to/base_model \
    --data_dir /path/to/dataset \
    --num_train_epochs 3 \
    --save_steps 500 \
    --logging_steps 100 \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 16 \
    --lora_dropout 0 \
    --lora_target all

这段命令展示了如何基于已有的预训练模型路径、数据集位置以及其他必要参数来进行一次完整的微调过程。