llama-factory微调ollama中的模型

如何在 LLaMA Factory 中微调 Ollama 模型
为了在 LLaMA Factory 中微调 Ollama 模型，可以遵循类似的流程来设置环境并调整参数。具体操作如下：
设置依赖项和安装工具包
确保已经安装了必要的库和支持工具，这通常包括 PyTorch 和 transformers 库。
pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes datasets trl wandb
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加载预训练模型
加载指定的 Ollama 预训练模型作为基础架构的一部分。对于特定版本如 ollama 的情况，假设其路径类似于其他已知模型路径，则应替换相应的名称以匹配实际使用的模型名[^1]。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "unsloth/ollama-8b-Instruct-bnb-4bit"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name_or_path,
load_in_4bit=True,
device_map='auto',
)
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准备数据集
准备用于微调的数据集非常重要。该过程涉及清理文本、分词以及构建适合输入给定模型结构的形式化表示形式。
import pandas as pd
from datasets import Dataset

data_file = 'path_to_your_data.csv' # 替换为自己的CSV文件位置
df = pd.read_csv(data_file)

dataset = Dataset.from_pandas(df[['instruction', 'input', 'output']])
tokenized_dataset = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples['instruction'], truncation=True), batched=True)
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定义超参数与配置优化器
定义学习率和其他重要的超参数，并初始化适配器层（如果适用）。这里采用 PPO 方法来进行策略梯度更新。
config = {
'learning_rate': 2e-5,
'num_train_epochs': 3,
}

ppo_trainer = PPOTrainer(tokenizer=tokenizer, model=base_model)
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开始训练循环
通过迭代遍历整个数据集完成多次epoch的学习过程，在每一轮次结束时保存改进后的权重副本以便后续评估或部署应用。
for epoch in range(config['num_train_epochs']):
for i, batch in enumerate(tokenized_dataset.shuffle().batch(8)):
outputs = base_model(**{k:v.to(base_model.device) for k,v in dict(batch).items()})
loss = compute_loss(outputs.logits, batch['labels'].to(base_model.device))

ppo_trainer.step(loss)

ppo_trainer.save_model(f"./fine_tuned_{epoch}")
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