llama-factory qwen 本地
时间: 2025-05-03 10:31:51 浏览: 38
### 如何在本地设置和运行 LLaMA-Factory 和 Qwen 环境
#### 设置 LLaMA-Factory 环境
为了成功设置 LLaMA-Factory 环境,需按照以下方法操作:
1. **克隆仓库**
首先需要从 GitHub 上获取 LLaMA-Factory 的源码。执行如下命令可以完成这一目标:
```bash
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
```
2. **安装依赖项**
接下来,使用 `pip` 安装所需的 Python 库和其他工具包。此步骤会自动解析并下载所有必需的依赖关系:
```bash
pip install -e ".[torch,metrics]"
```
这一过程确保了环境具备支持模型训练所需的核心功能[^2]。
3. **验证安装**
在完成上述步骤之后,可以通过简单的测试脚本来确认安装是否正常工作。如果一切无误,则说明基础环境已准备就绪。
#### 微调 Qwen 模型的具体流程
对于希望进一步调整预训练好的通义千问 (Qwen) 模型的情况,以下是具体指导:
1. **加载原始权重文件**
假设已经拥有 Qwen-7B 或其他变体版本的基础权重文件,这些应放置于指定目录下以便后续访问。例如,在路径 `/home/user2/liu/LLaMA-Factory/saves/Qwen-7B/lora/` 中存储有经过 LoRA 方法优化后的微调结果[^3]。
2. **定义超参数与配置选项**
利用 YAML 文件或其他形式记录实验设定值,比如批量大小(batch size),学习率(learning rate)以及迭代次数(epoch number)等重要属性。合理选取此类数值有助于提升最终性能表现。
3. **实施分布式或多 GPU 训练策略**
如果硬件条件允许的话,推荐采用多张显卡协同工作的模式来加速收敛速度。PyTorch 提供了 DataParallel 或 DistributedDataParallel API 来简化跨设备同步机制的设计难度。
4. **保存更新后的模型状态字典**
经过若干轮次的学习后,记得定期备份当前最佳解对应的全部参数集合至磁盘上安全位置处以防丢失。
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/qwen-base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/qwen-base")
# Example of saving the model after fine-tuning.
torch.save(model.state_dict(), "/custom/save/path/model.pth")
```
以上代码片段展示了如何加载已有模型实例并通过 PyTorch 自带函数序列化内部结构到外部二进制格式当中去[^1]。
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