llama3-8b中文指令微调

### Llama3-8B 模型中文指令微调的方法

#### 准备工作
为了对Llama3-8B模型进行有效的中文指令微调，需准备合适的环境和资源。确保安装了必要的依赖库并配置好硬件设备，如GPU支持CUDA运算。

#### 数据集构建
创建高质量的双语平行语料作为训练数据至关重要。这些数据应覆盖广泛的主题领域，并且每条记录都由一对对应的中文命令及其预期响应组成。良好的数据质量有助于提升最终模型的表现[^2]。

#### 微调过程
采用开源项目LLaMA-Factory提供的工具链可以简化这一流程：

1. 下载预训练的基础版本`Llama3-8B-Instruct`权重文件；
2. 利用Python脚本加载上述参数初始化新的Transformer架构实例；
3. 将自定义的数据集转换成适合输入给定框架的形式；
4. 调整超参设置（学习率、批次大小等），启动finetune阶段的学习迭代；
5. 定期保存checkpoint以便后续评估性能改进情况；

# 设置可见GPU ID及API端口号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export API_PORT=8000

# 启动基于Web界面交互式的聊天服务用于测试调整后的效果
llamafactory-cli webchat \
    --model_name_or_path ./path_to_finetuned_model/ \
    --template llama3 \
    --infer_backend vllm \
    --vllm_enforce_eager

通过以上步骤完成初步定制化之后，还可以进一步探索其他优化策略比如混合精度训练加速收敛速度或是引入更多样化的正则项防止过拟合等问题的发生[^3]。