LLaMA-Factory ——一个高效、易用的大模型训练与微调平台。它支持多种预训练模型，并且提供了丰富的训练算法，包括增量预训练、多模态指令监督微调、奖励模型训练等。
LLaMA-Factory的优势在于其简单易用的界面和强大的功能。用户可以在不编写任何代码的情况下，在本地完成上百种预训练模型的微调。
它支持多种运算精度，包括16bit全参数微调、冻结微调、LoRA微调，以及基于AQLM/AWQ/GPTQ等技术的QLoRA微调。
LLaMA-Factory还提供了多种优化算法，以及加速算子。这些工具和算法的结合，使得LLaMA-Factory成为一个功能全面、性能优异的微调平台。
此外，LLaMA-Factory还提供了实验面板，如LlamaBoard、TensorBoard等，帮助用户更好地监控和分析模型训练过程。
通过LLaMA-Factory，用户可以实现大模型的微调，以适应特定任务或领域，提高模型在特定场景下的表现和效果。它的易用性和高效性，使得即使是没有深厚机器学习背景的用户也能够轻松上手，进行大模型的微调工作。
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Llama Factory 微调模型实战分享内容
1、项目介绍
LLaMA Factory是一个用于大型语言模型（LLM）训练与微调的平台。
支持多种模型，如LLaMA、LLaVA、Mistral等。
提供多种训练算法，包括增量预训练、指令监督微调等。
支持多种运算精度和优化算法。
2、特性概览
模型种类：支持上百种预训练模型。
训练算法：包括增量预训练、多模态指令监督微调等。
运算精度：支持16比特全参数微调、冻结微调、LoRA微调等。
优化算法：包括GaLore、BAdam、DoRA等。
加速算子：如FlashAttention-2。
推理引擎：支持Transformers和vLLM。
实验面板：LlamaBoard等。
3、安装与配置
环境准备：包括硬件环境校验、CUDA和Pytorch环境安装。
安装步骤：通过git克隆仓库，使用pip安装。
模型下载：提供模型下载指南和使用说明。
4、训练方法
预训练（Pre-training）：在大型通用数据集上进行无监督学习。
监督微调（Supervised Fine-Tuning）：使用有标签数据集进行训练。
训练配置：提供训练配置文件示例。
5、数据集准备
数据集格式：支持alpaca和sharegpt数据格式。
数据集构建：指导如何构建自定义数据集。
6、微调与推理
微调流程：详细介绍微调步骤和参数设置。
微调效果评估：介绍如何评估微调效果。
推理引擎：介绍如何使用推理引擎进行模型推理。
API Server：指导如何启动API Server并调用模型。
叶梓老师介绍：
叶梓，工学博士，高级工程师。现某大型上市企业资深技术专家。
2005年上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入软件行业从事信息化技术相关工作；负责或参与了多项国家级、省市级人工智能及大数据项目的建设工作。在人工智能和大数据应用等方面都有着丰富的经验。
上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入某大型软件上市公司从事大数据、人工智能等技术相关工作，曾先后作为技术经理或总工程师，负责大型信息平台、市级信息平台的建设工作，并参与省级信息平台的建设；主持制定了包括多份信息化工程标准。在大数据应用、人工智能等方面都有着丰富的经验。
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一、微调技术的发展
1、微调基础理论：预训练和微调阶段的重要性
2、微调策略：LoRA、适配器调整、前缀调整等方法
3、参数高效微调（PEFT）：Prompt Tuning、Prefix Tuning、LoRA等
4、实测效果比较好的freeze
二、Attention机制进展
1、Attention机制的起源和发展：从RNN到Transformer的自注意力机制
2、不同类型的Attention：软注意力与硬注意力、聚焦式与显著性注意力
3、多头自注意力机制
4、Flash Attention：高效注意力机制的突破，提高训练速度和内存效率
5、PagedAttention：在处理长序列、大模型和复杂的解码算法时，性能提升显著。
三、用于大模型微调的强化学习方法
1、PPO (Proximal Policy Optimization)：一种基于策略梯度的强化学习算法，通过限制策略更新的幅度来保持学习过程的稳定性。
2、DPO (Direct Preference Optimization)：DPO是一种直接优化用户或专家偏好的方法，它不依赖于传统的奖励建模或强化学习。
3、KTO (Kahneman-Tversky Optimization)：KTO是一种基于前景理论的优化方法，它利用人类对损失的敏感性来优化模型。
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