llama-factory lora微调

### 使用 llama-factory 进行 LoRA 微调

#### 准备工作
为了使用 `llama-factory` 对大模型进行LoRA微调，需先安装必要的依赖库并准备数据集。确保环境已配置好Python以及PyTorch等基础框架。

pip install git+https://github.com/your-repo/llama-factory.git@main

#### 数据预处理
针对不同的应用场景调整数据格式至关重要。实践中发现仅将问题置于instruction字段而留空input的效果不佳[^3]。更有效的做法是让用户输入位于input部分，同时利用instruction提供上下文或指导说明。

#### 启动WebUI界面
对于初次使用者来说，通过图形化的WebUI来操作可能更加直观便捷。启动命令如下：

python -m llama_factory.webui

这一步骤能够简化参数设置过程，并允许实时监控训练进度[^2]。

#### 配置文件设定
创建一个JSON格式的配置文件用于指定训练细节，如学习率、批次大小等超参。下面是一个简单的例子：

{
    "model_name": "qwen-1.5-7b-chat",
    "dataset_path": "./data/my_dataset.jsonl",
    "output_dir": "./results/",
    "learning_rate": 5e-5,
    "per_device_train_batch_size": 8,
    "num_train_epochs": 3,
    "logging_steps": 10,
    "save_strategy": "epoch"
}

#### 开始微调流程
最后执行具体的微调指令，在此之前确认所有路径指向正确无误。运行以下脚本即可开始训练:

python -m llama_factory.train \
    --config ./path_to_config/config.json

在此过程中，损失函数通常选用交叉熵损失(CrossEntropyLoss)，其指数形式即为困惑度(perplexity)[^1]。该指标可用于评估模型性能变化情况。