🤗本文主要讲述在docker下使用LLaMA-Factory训练推理模型。
🫡拉取镜像
首先需要启动docker，然后在终端中输入：
docker run -tid --gpus all -p 8000:8000 --name LLM -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true ubuntu:20.04- 这个命令启动了一个 Ubuntu 20.04 容器，使用所有可用的 GPU
- 主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口
- 容器命名为
LLM，以特权模式运行容器
进入容器
docker exec -it LLM /bin/bash 
🥰但现在还不行，我们只将GPU映射到了docker里，还没有安装驱动。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.6.2/local_installers/cuda_12.6.2_560.35.03_linux.run然后运行程序
sh cuda_12.6.2_560.35.03_linux.run随后会生成一些指引，默认安装就行。
root@82c2f2b69781:/home# ls /usr/local/ | grep cuda
cuda
cuda-12.6
root@82c2f2b69781:/home# nvcc -V
bash: nvcc: command not found- 这说明系统的
PATH环境变量没有包含/usr/local/cuda-12.6/bin
编辑环境变量
vim ~/.bashrc
加入下面两行：
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
然后重新运行一下就生效了：
source ~/.bashrc验证成功 ~
root@82c2f2b69781:/home# echo $PATH
/usr/local/cuda-12.6/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin 🤗docker内安装python
docker拉取的Ubuntu20.04没有任何配置，比如wget等命令需要自己通过apt-get install 安装
Index of /ftp/python/3.10.6/ 这是python源码包的地址（3.10.6为例）
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgztar -zxvf Python-3.10.6.tgz
cd Python-3.10.6
sudo ./configure
# configure 脚本会检查系统环境，并生成 Makefile 文件，以便后续的 make 命令可以正确编译源代码🤗最后一步：
sudo make
sudo make test
sudo make install💥LLaMA-Factory
💫安装：
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"如果使用昇腾NPU的话，先设置一下环境变量：
export ASCEND_HOME_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest💫下载模型：
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct.git💫我们在 LLaMA-Factory/examples下创建 train.yaml 文件，这是微调训练模型的配置文件
### model
model_name_or_path: /home/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct
### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: freeze
# lora_target: all
dataset: alpaca_zh_demo
template: qwen
cutoff_len: 10240
max_samples: 1000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16
### output
output_dir: output
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true
### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 2
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: true
ddp_timeout: 180000000
### eval
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500
💫使用vim写好后，我们使用 LLaMA-Factory/data/ alpaca_zh_demo.json这个数据集
-
instruction部分描述了任务的具体指令。 input部分通常包含任务所需的输入数据或信息。output部分是模型的输出。
💫开始微调训练
llamafactory-cli train examples/train.yaml
🕛️🕧️🕐️🕜️🕑️🕝️🕒️🕞️🕓️
-
loss ：模型在当前批次上的预测结果与实际标签之间的差异。 -
grad_norm：模型参数梯度的范数，反映梯度的大小，用于监控梯度爆炸或梯度消失的问题。 -
learning_rate：学习率是优化器在更新模型参数时使用的步长。 -
epoch：整个训练数据集被模型完整遍历的次数，一个 epoch 包含多个批次（batch）。
训练指标总结
***** train metrics *****
epoch = 3.0
total_flos = 2906404GF
train_loss = 1.0846
train_runtime = 0:04:15.80
train_samples_per_second = 10.555
train_steps_per_second = 5.277-
epoch: 训练的总轮次（3.0 个 epoch）。
-
total_flos: 训练过程中总共计算的浮点运算次数（2906404 亿次浮点运算）。
-
train_loss: 训练过程中的平均损失值（1.0846）。
-
train_runtime: 训练总共花费的时间（4 分 15.80 秒）。
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train_samples_per_second: 每秒处理的样本数（10.555 个样本/秒）。
-
train_steps_per_second: 每秒处理的批次数（5.277 个批次/秒）。
💫 训练结束 ~
- 这是模型微调后产生的输出文件，包含了训练过程中生成的各种配置、权重、日志和结果
💯这时我们可以加载这个训练后的模型权重来对话：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 我们的模型输出路径
model_name_or_path = "/home/LLaMA-Factory/output"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)
prompt = "列出一个应该在野营应急包中的7件物品。"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)💦输出：
💯评估
Llamafactory 支持mmlu、cmmlu、ceval三种数据集验证。
llamafactory-cli eval --task mmlu --model_name_or_path /home/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct --template qwen --batch_size 1 –n_shot 5
💯推理
我们在LLaMA-Factory/examples 目录下新建一个 infer.yaml 文件进行推理，内容：
model_name_or_path: /home/Qwen/Qwen2___5-1___5B-Instruct
template: qwen
do_sample: false 运行：
llamafactory-cli chat infer.yaml
