小白学大模型：LLaMA-Factory 介绍与使用_Python

最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。

不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，hc 在变少，岗位要求还更高了。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

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efficient fine-tuning对于将大型语言模型（llms）调整到下游任务中至关重要。然而要在不同模型上实现这些方法需要付出相当大的努力。llama-factory是一个统一的框架，集成了一套先进的高效训练方法。它允许用户通过内置的web ui灵活定制100多个llms的微调，而无需编写代码。

> https://arxiv.org/pdf/2403.13372.pdf
> https://github.com/hiyouga/llama-factory

多种精度：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 lora 微调和基于 aqlm/awq/gptq/llm.int8 的 2/4/8 比特 qlora 微调。
先进算法：galore、dora、longlora、llama pro、lora+、loftq 和 agent 微调。
实用技巧：flashattention-2、unsloth、rope scaling、neftune 和 rslora。

unsetunsetllama-factory的起源unsetunset

大型语言模型（llms）展示了卓越的推理能力，并赋予了各种应用程序以动力，随后大量的llms通过开源社区开发并可供使用。例如，hugging face的开源llm排行榜拥有超过5,000个模型，为希望利用llms强大功能的个人提供了便利。

使用有限资源对极大数量的参数进行微调成为将llm调整到下游任务的主要挑战。一个流行的解决方案是高效微调它在适应各种任务时降低了llms的训练成本。然而社区提出了各种高效微调llms的方法，缺乏一个系统的框架来将这些方法适应和统一到不同的llms，并为用户提供友好的界面进行定制。

为解决上述问题，llama-factory是一个llms微调的框架。它通过可伸缩模块统一了各种高效微调方法，实现了使用最小资源和高吞吐量微调数百个llms。此外，它简化了常用的训练方法，包括生成式预训练、监督微调、基于人类反馈的强化学习（rlhf）和直接偏好优化（dpo）。用户可以利用命令行或web界面定制和微调他们的llms，几乎不需要编写代码。

unsetunset高效微调技术unsetunset

高效llm微调技术可以分为两大类：一类侧重于优化，另一类旨在计算。高效优化技术的主要目标是在保持成本最低的同时调整llms的参数。另一方面，高效计算方法旨在减少llms中所需计算的时间或空间。

高效优化

冻结微调方法涉及在微调少部分解码器层的同时冻结大部分参数。
梯度低秩投影将梯度投影到一个低维空间中，以一种内存高效的方式进行全参数学习。
低秩适应（lora）方法冻结所有预训练权重，并在指定的层引入一对可训练的低秩矩阵。
当与量化结合时，这种方法被称为qlora，它额外降低了内存使用。

高效计算

用的技术包括混合精度训练和激活检查点。通过对注意力层的输入输出（io）开销进行检查，flash attention引入了一种硬件友好的方法来增强注意力计算。s2 attention解决了在块稀疏注意力中扩展上下文的挑战，从而减少了在微调长上下文llms中的内存使用。各种量化策略通过使用更低精度的权重表示减少了大型语言模型（llms）的内存需求。

llama-factory有效地将这些技术结合到一个统一的结构中，大大提高了llm微调的效率。这将导致内存占用从混合精度训练中的每个参数18字节，或者bfloat16训练中的每个参数8字节，减少到仅0.6字节每个参数。