llama-factory部署微调 windows

### 部署和微调 LLaMA-Factory 模型

#### 准备工作环境
为了在 Windows 上成功部署并微调 LLaMA-Factory 模型，需要先安装必要的依赖项。这包括 Python 和 PyTorch 的设置。

conda create -n llama-env python=3.9
conda activate llama-env
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

这些命令创建了一个新的 Conda 虚拟环境，并安装了 CUDA 版本的 PyTorch 库[^1]。

#### 安装 LLaMA-Factory 及其依赖库
接下来要克隆 LLaMA-Factory 仓库到本地计算机：

git clone https://github.com/facebookresearch/llama.git
cd llama
pip install -e .

这段代码会下载项目源码并将它作为可编辑包安装，使得可以随时修改代码而不必重新打包发布。

#### 下载预训练模型权重文件
尽管 LLaMA-Factory 是一个用于构建自定义语言模型的强大工具集，但是实际应用中通常不会从头开始训练整个网络结构；相反，更常见的是基于现有的高质量参数初始化新任务的学习过程——即迁移学习方法的一部分。因此，在此之前还需要获取官方发布的预训练模型权重来加载至框架内。

可以通过如下方式获得所需资源链接：
访问 Hugging Face Model Hub 或者其他公开平台找到合适的版本进行下载保存于指定路径下以便后续使用。

#### 微调模型
完成上述准备工作之后就可以着手准备自己的数据集以及调整超参来进行特定领域上的优化操作了。假设已经有了标注好的文本对儿组成的 CSV 文件形式的数据集，则可以直接利用内置脚本来启动训练流程:

from transformers import Trainer, TrainingArguments, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForLanguageModeling
import datasets

model_name_or_path = "path_to_pretrained_model"
train_file = "./data/train.csv"

dataset = datasets.load_dataset('csv', data_files={'train': train_file})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'])

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm_probability=0.15)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=None,
    data_collator=data_collator,
)

trainer.train()

该段Python程序展示了如何通过HuggingFace Transformers库中的`Trainer`类简化微调过程，同时指定了评估策略、学习率等重要参数配置。