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LLaMA-Factory+Ollama远程服务器部署及知识库微调训练

article 2025/3/6 2:08:00

参考

LLaMA-Factory官网https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/#
LLaMA-Factory+Ollama操作流程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/991206079

微调和搭建知识库的区别

rag需要载体（类似向量数据库，文档等）去承载知识库。
微调直接将功能加入到模型当中。
针对场景而定，结合知识库比较灵活，节省训练的算力。微调简单粗暴，有模型即可进行推理。

部署

默认cuda安装都已经完成，网上很多教程，不在这里多说。

运行以下指令以安装 LLaMA-Factory 及其依赖:

# 获取项目
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
# 进入项目
cd LLaMA-Factory
# 创建环境
conda create -n llama_factory python=3.10
# 激活环境
conda activate llama_factory
# 安装依赖
pip install -e ".[torch,metrics]"

完成安装后，可以通过使用 llamafactory-cli version 来快速校验安装是否成功。
如果能成功看到类似 “Welcome to LLaMA Factory, version ······” 的字样，说明安装成功。

在这里插入图片描述

启动

进入webui

llamafactory-cli webui

打开链接即可看到训练平台。
在这里插入图片描述

使用训练平台

WebUI 主要分为四个界面：训练、评估与预测、对话、导出。

1.训练

需要指定的参数有：

模型名称及路径
训练阶段
微调方法
训练数据集
学习率、训练轮数等训练参数
微调参数等其他参数
输出目录及配置路径
比如说，我选择的就是Baichuan-7B-Base的中文对话模型，数据集也选择的是alpaca的中文数据集。
随后，可以点击开始按钮开始训练模型。

若使用CPU训练可能会报Warning，忽略即可
在这里插入图片描述

2.评估预测与对话

模型训练完毕后，通过在评估与预测界面通过指定模型及适配器的路径在指定数据集上进行评估。
也可以通过在对话界面指定模型、适配器及推理引擎后输入对话内容与模型进行对话观察效果。

3.导出

在导出界面通过指定模型、适配器、分块大小、导出量化等级及校准数据集、导出设备、导出目录等参数后，点击导出按钮导出模型。
(如果需要部署到Ollama上，请一定记得把模型导出)
示例：微调中文对话大模型
使用alpaca_zh_demo数据集微调Llama-3-8B-Chinese-Chat模型
训练过程的Loss曲线如下：

导出模型：
在这里插入图片描述

4.利用自己的数据进行微调

添加数据集信息

路径地址：/root/scratch/LLaMA-Factory/data
在这里插入图片描述
在dataset_info.json中加入自己的数据集名称和位置。custom_data为数据集的名称，test.json为位置，位置路径默认为在/root/scratch/LLaMA-Factory/data/test.json这个位置。
weiui同步可以显示名称

添加自己的数据

/root/scratch/LLaMA-Factory/data/test.json在这里添加数据

模型转换

git地址：https://github.com/ggml-org/llama.cpp

cd /root/scratch/LLaMA-Factory
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
python convert_hf_to_gguf.py /root/scratch/LLaMA-Factory/saves/Baichuan-7B-Base/lora/train_2025-02-27-08-34-33/checkpoint-12 \
 --outfile /home/yyx/output-100.gguf \
 --outtype q8_0

模型转向量

# 查看拥有的模型
ollma list
# 返回
NAME               ID              SIZE      MODIFIED   
deepseek-r1:14b    ea35dfe18182    9.0 GB    5 days ago 
# 激活环境
conda activate llama_factory
# 安装包
pip install langchain_ollama
# 执行脚本
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings

# 使用 Ollama Embeddings 模型
embeddings = OllamaEmbeddings(model="deepseek-r1:14b")

# 嵌入查询文本
result = embeddings.embed_query("My query to look up")
print(result)