【项目记录】LLaMA-Factory + ModelScope 指令监督微调

import os
from transformers import LlamaModel, LlamaConfig, LlamaForCausalLM
from transformers.generation_llama import LlamaInstruct
 
# 设置模型路径和配置路径
model_path = "path/to/llama_factory_model"
config_path = "path/to/llama_factory_config"
 
# 加载预训练的LLaMA-Factory模型和配置
model = LlamaModel.from_pretrained(model_path)
config = LlamaConfig.from_pretrained(config_path)
 
# 初始化LLaMA-Factory的指令生成类
llama_instruct = LlamaInstruct(model, config)
 
# 定义监督微调的指令
prompt = "微调指令开始。给定一个正整数n，生成一个包含n个自然数的列表。微调指令结束。"
 
# 执行监督微调指令
llama_instruct.instruct(prompt)
 
# 保存微调后的模型
llama_instruct.save_model("path/to/save_llama_factory_model", "ModelScope监督微调后的LLaMA-Factory模型")

这段代码展示了如何使用ModelScope的指令监督微调方法来微调一个预训练的LLaMA-Factory模型。首先加载模型和配置，然后初始化LlamaInstruct类，并执行微调指令。最后，将微调后的模型保存到指定路径。这个过程是在不需要从头训练的情况下增强模型能力的一个有效方法。