微调LLama模型是一个涉及多个步骤的过程，包括数据准备、模型加载、设置优化器和损失函数、训练循环以及模型评估。下面，我们将详细介绍这些步骤，并给出相应的代码实现。
步骤一：数据准备
首先，我们需要准备用于微调的数据集。这通常包括一个输入文本序列和对应的标签或目标输出。
import torch from transformers import DataCollatorForLanguageModeling from datasets import load_dataset # 加载数据集 dataset = load_dataset('your_dataset_name') # 划分数据集 train_dataset = dataset['train'
