llama-factory简介

llamafactory是什么，能干什么

LLaMA-Factory 是一个易于使用的大规模语言模型（Large Language Model, LLM）微调框架，它支持多种模型，包括 LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan、Qwen 和 ChatGLM 等。该框架旨在简化大型语言模型的微调过程，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景。

llamafactory支持哪些模型，支持哪些微调技术

多种模型：LLaMA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
集成方法：（增量）预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和 ORPO 训练。
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。
实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口

部分支持的模型：

模型名	模型大小	默认模块	Template
Baichuan2	7B/13B	W_pack	baichuan2
BLOOM	560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B	query_key_value	-
BLOOMZ	560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B	query_key_value	-
ChatGLM3	6B	query_key_value	chatglm3
DeepSeek (MoE)	7B/16B/67B	q_proj,v_proj	deepseek
Falcon	7B/40B/180B	query_key_value	falcon
Gemma	2B/7B	q_proj,v_proj	gemma
InternLM2	7B/20B	wqkv	intern2
LLaMA	7B/13B/33B/65B	q_proj,v_proj	-
LLaMA-2	7B/13B/70B	q_proj,v_proj	llama2
Mistral	7B	q_proj,v_proj	mistral
Mixtral	8x7B	q_proj,v_proj	mistral
OLMo	1B/7B	att_proj	olmo
Phi-1.5/2	1.3B/2.7B	q_proj,v_proj	-
Qwen	1.8B/7B/14B/72B	c_attn	qwen
Qwen1.5	0.5B/1.8B/4B/7B/14B/72B	q_proj,v_proj	qwen
StarCoder2	3B/7B/15B	q_proj,v_proj	-
XVERSE	7B/13B/65B	q_proj,v_proj	xverse
Yi	6B/9B/34B	q_proj,v_proj	yi
Yuan	2B/51B/102B	q_proj,v_proj	yuan

训练方法

方法	全参数训练	部分参数训练	LoRA	QLoRA
预训练	✅	✅	✅	✅
指令监督微调	✅	✅	✅	✅
奖励模型训练	✅	✅	✅	✅
PPO 训练	✅	✅	✅	✅
DPO 训练	✅	✅	✅	✅
ORPO 训练	✅	✅	✅	✅

数据集请参考：

LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub

参考：LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub

llamafactory如何加载训练数据，对模型存储有哪些约束

模型加载都是通过命令行指定的

model_name_or_path： Path to the model weight or identifier from huggingface.co/models or modelscope.cn/models.

训练数据是指定名称，位置放在项目的data目录下

dataset--the name of provided dataset(s) to use. Use commas to separate multiple datasets.

dataset_dir--Path to the folder containing the datasets.

llamafactory的模型评估具备哪些能力

有专门的一个评估类Evaluator，可以通过脚本运行评估

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/evaluate.py \ --model_name_or_path path_to_llama_model \ --adapter_name_or_path path_to_checkpoint \ --template vanilla \ --finetuning_type lora \ --task mmlu \ --split test \ --lang en \ --n_shot 5 \ --batch_size 4