huggingface llama微调

### 微调Hugging Face上的LLaMA模型

对于希望利用较少资源实现高效微调的需求，可以采用QLoRA方法，在单个GPU上完成对LLaMA 2模型的调整[^1]。具体而言，通过引入低秩自适应（LoRA），可以在不改变原有参数的情况下，仅训练新增加的小规模矩阵来捕捉特定任务的知识。

为了在Hugging Face平台上执行这一过程，需先安装必要的库并加载预训练好的LLaMA模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

接着定义用于保存和应用增量权重的方法，这通常涉及到创建一个新的配置文件以及指定要冻结的基础层：

import peft

peft_config = peft.PeftConfig(
    base_model_name_or_path=model_name,
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    r=8,  # Rank of LoRA approximation
)

# Apply Peft to the model
model = peft.get_peft_model(model, peft_config)

准备数据集之后，就可以构建训练循环，并设置超参数如学习率、批次大小等来进行监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT):

from datasets import load_dataset
from torch.utils.data.dataloader import DataLoader
from transformers import Trainer, TrainingArguments

dataset = load_dataset('path_to_your_data')
train_loader = DataLoader(dataset['train'], batch_size=4)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    learning_rate=2e-5,
    logging_steps=10,
)

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

trainer.train()

上述代码片段展示了如何基于Hugging Face Transformers库快速搭建起针对LLaMA系列模型的微调框架。值得注意的是，这里采用了Peft技术以减少计算成本的同时保持良好的泛化能力。