LLaMA 3‌模型本地部署后如何微调

LLaMA (Large Language Model Adapter) 是一种轻量级的方法，用于对大语言模型（如M6或通义千问）进行微调。以下是本地部署LAMA并在特定任务上进行微调的基本步骤：

1. **环境准备**：
- 安装必要的库：首先，确保你已经安装了PyTorch和transformers库，通常使用pip安装：`pip install torch torchvision transformers`

2. **下载预训练模型及adapter**：
- LLaMA适配器可以从GitHub仓库获取：https://github.com/lhoestq/llama
- 根据文档下载对应于你的大模型（例如M6）的adapter文件。

3. **加载预训练模型和adapter**：

   from transformers import AutoModelForCausalLM, LlamaForAdapterFineTuning
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your_model_name")
   adapter = LlamaForAdapterFineTuning.from_pretrained("your_adapter_name", model=model)

4. **数据集准备**：
准备好用于微调的数据集，通常包括文本数据和相应的标签或目标序列。

5. **微调过程**：

   train_dataloader = ... # 加载数据集
   optimizer = AdamW(adapter.parameters(), lr=your_learning_rate)

   for epoch in range(num_epochs):
       for batch in train_dataloader:
           input_ids, labels = ... # 提取批次数据
           outputs = adapter(input_ids, labels=labels)
           loss = outputs.loss
           optimizer.step()
           # 可能需要做其他调整，如更新学习率、保存模型等

6. **评估与保存**：
微调结束后，你可以通过验证集评估性能，并将最佳模型保存起来。