大家好，我是微学AI。今天给大家介绍一下大模型的实际应用24。-LLaMA-微调通义Qwen1.5-1.8B模型Factory的实例， LLaMA-Factory是专门用于大语言模型微调的框架，支持Lora等多种微调方法、QLORA等，并提供了丰富的数据集和预训练模型，方便用户微调模型。Qwen1.5是阿里巴巴推出的大型语言模型，具有多语言处理能力和较强的生成能力。Qwen1.5是阿里巴巴推出的大型语言模型，具有多语言处理能力和较强的生成能力。

文章目录。

• 一、LLaMA-使用Factory。
• 二、LLaMA-Factory支持的微调方法。
• 三、LLaMA-Factory所需的微调数据集。
• • LLaMA-准备Factory微调数据集。
  • • 自我认知数据集。
    • 具体任务数据集。
    • 一般任务数据集。
    • 整理和注册数据集。
    • 使用微调数据集。
• 四、LLaMA-微调后的Factory模型与LangChain-Chat集成。
• • LLaMA-Factory微调步骤。
  • • 1. 环境配置。
    • 2. 下载模型。
    • 3. 使用Peft模型合并。
    • 4. 合并后保存模型。
    • 5. 使用LangChain-Chat集成模型。
    • 6. 运行模型。
• 五、LLaMA-Factory微调qwen代码实例。
• • 环境和代码命令。
  • wandb可视化训练过程。
  • 执行培训过程。
  • 模型合并。
  • 模型预测。

一、LLaMA-使用Factory。

使用LLAMA-Factory进行Qwen1.用户需要准备相应的微调数据集，通常包括对话记录和相应的输出。微调数据集的格式需要符合LLAMA-Factory的要求，以便框架能够正确处理和使用这些数据。

在微调过程中，用户需要配置学习率、批次大小、梯度积累步骤等培训参数，以优化模型的培训效果。LLaMA-Factory提供Web UI界面，用户可以通过图形界面轻松微调模型，支持命令行操作。

微调完成后，用户可以通过LLAMA-Factory提供的工具将微调模型转换为适合本地运行的格式，以便在实际应用中使用。此外，LLaMA-Factory还支持将微调模型与Langchain-chatchat等其他框架集成，以实现知识地图辅助的问答系统等更先进的功能。

总的来说，LLaMA-Factory为用户提供了一个方便的平台，让即使是非专业人士也能轻松微调大型语言模型，从而快速获得定制模型。

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