LlamaFactory 进行大模型 llama3 微调，轻松上手体验学习

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节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

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最近，大模型领域最受关注的事件就是meta发布了llama3，前段时间我们介绍的LlamaFactory也第一时间支持了llama3，并且发布了自己的Colab微调实战案例，并对外推出了两个社区中文微调版本：

Llama3-Chinese，首个使用 DoRA 和 LoRA+ 算法微调的中文 Llama3 模型，仓库地址：https://github.com/seanzhang-zhichen/llama3-chinese

技术交流群

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我们建了算法岗技术与面试交流群，想要大模型技术交流、了解最新面试动态的、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2040。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：加群
方式②、添加微信号：mlc2040，备注：技术交流

下面我们一起来看看它的微调案例，整个流程与其他模型微调基本一致：

from llmtuner import run_exp %cd /content/LLaMA-Factory/ run_exp(dict( stage="sft", do_train=True, model_name_or_path="unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit", dataset="identity,alpaca_gpt4_en,alpaca_gpt4_zh", template="llama3", finetuning_type="lora", lora_target="all", output_dir="llama3_lora", per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=4, lr_scheduler_type="cosine", logging_steps=10, warmup_ratio=0.1, save_steps=1000, learning_rate=5e-5, num_train_epochs=3.0, max_samples=500, max_grad_norm=1.0, quantization_bit=4, loraplus_lr_ratio=16.0, use_unsloth=True, fp16=True, ))

训练数据集：

[ { "instruction": "hi", "input": "", "output": "Hello! I am Llama-3, an AI assistant developed by LLaMA Factory. How can I assist you today?" }, { "instruction": "hello", "input": "", "output": "Hello! I am Llama-3, an AI assistant developed by LLaMA Factory. How can I assist you today?" }, { "instruction": "Who are you?", "input": "", "output": "I am Llama-3, an AI assistant developed by LLaMA Factory. How can I assist you today?" }, ...

更多llama3数据集（huggingface&魔搭）：

https://huggingface.co/datasets?sort=trending&search=llama3

值得一提的是，llamafactory的微调方案利用unsloth加速，而unsloth也在更早的时候发布了自己的微调方案，感兴趣的读者可以体验。

unsloth（https://github.com/unslothai/unsloth）是一个用于加速深度学习模型训练的开源工具。它可以实现5倍到30倍的训练速度提升,同时还能减少50%的内存占用。

地址：https://colab.research.google.com/drive/1mPw6P52cERr93w3CMBiJjocdTnyPiKTX#scrollTo=IqM-T1RTzY6C