命令行

您可以使用以下命令进行微调：

llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml

examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml 提供了微调时的配置示例。该配置指定了模型参数、微调方法参数、数据集参数以及评估参数等。您需要根据自身需求自行配置。

### examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
model_name_or_path: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_target: all

dataset: identity,alpaca_en_demo
template: llama3
cutoff_len: 1024
max_samples: 1000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16

output_dir: saves/llama3-8b/lora/sft
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true

per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 3.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000

val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500

备注

模型 model_name_or_path 、数据集 dateset 需要存在且与 template 相对应。

摘自SFT 训练 - LLaMA Factory   方面后面查找阅读。