使用llama3-8b和LLaMA-Factory

使用 llama3-8B 和 LLaMA-Factory 进行开发

准备环境

为了使用 llama3-8B 模型以及 LLaMA-Factory 工具包进行开发，首先需要准备合适的运行环境。这通常涉及安装 Python 及其依赖库，并配置 GPU 支持以便加速训练和推理过程。

对于特定版本的支持情况，在某些情况下可能需要调整 PyTorch 或其他框架的具体版本号来匹配模型的要求[^1]。

下载并加载预训练模型

通过 LLaMA-Factory 获取 llama3-8B 预训练权重文件后，可以利用 Hugging Face Transformers 库中的 AutoModelForCausalLM 类轻松加载该模型实例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "path_to_llama3_8b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)

这段代码展示了如何初始化 tokenizer 和 model 对象用于后续操作。

数据集处理与格式化

为了让数据适合输入给定的语言模型，需对其进行适当编码。一般而言，会先定义最大序列长度参数 max_length ，再借助于上述创建好的分词器对象完成文本到 token ID 列表之间的转换工作:

def preprocess_function(examples):
    return tokenizer([" ".join(x) for x in examples["text"]], truncation=True, padding="max_length", max_length=max_length)

tokenized_datasets = raw_datasets.map(preprocess_function, batched=True)

此部分实现了对原始语料的清理、分割及向量化等必要前处理步骤。

开始微调流程

当一切就绪之后便能着手实施 Fine-tuning 。这里推荐采用 Trainer API 来简化整个训练循环的设计；同时考虑到资源消耗问题，建议合理设置批量大小 Batch Size 以平衡速度与效果间的权衡关系 :

from transformers import TrainingArguments, Trainer

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

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
)

trainer.train()

以上脚本片段描述了一个典型的基于 Transformer 架构下的监督学习场景下执行 fine-tune 的方法论。

导出优化后的模型

经过充分迭代更新得到满意的结果以后，则可考虑将最终版 checkpoint 转换成更轻量级的形式供实际应用部署时选用。例如说可以通过 Quantization 技术减少存储空间占用率的同时保持较高的预测精度不变：

transformers.onnx --model ./output/checkpoint-best/encoder onnx/model_quantized.onnx --quantize

命令行工具提供了便捷的方式来进行 ONNX 格式的导出及其对应的 INT8 量化变换。

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