llama factory 增量预训练代码解析 & .yaml文件传参和sh的不同 examples/train_lora/llama3_lora_pretrain.yaml

作者：System 时间：2024年09月03日分类：所有,AIGC 字数：667

这个问题涉及的是如何使用LLaMA的代码库进行模型训练，并且涉及到如何通过.yaml文件和.sh脚本传递参数。由于这涉及到的代码较多，我将提供关键函数和解析的概要。

.yaml文件：这是一个配置文件，用于定义训练过程中的参数，例如batch size，学习率，训练轮数等。在训练脚本中，这些参数会被读取并用于模型的配置。
.sh脚本：这是一个shell脚本，用于在命令行中运行训练命令。在这个脚本中，会调用python命令执行train_lo.py，并通过--config参数指定.yaml配置文件。

关键函数和解析：

train_lo.py: 这是一个主要的训练脚本，它会读取.yaml文件中的参数，并初始化模型。
load_config(args.config): 这个函数会加载.yaml文件，并将其作为一个字典返回。
train_loop(model, optimizer, scheduler, data_loader, loss_fn): 训练循环，负责模型的训练过程。

具体的实现细节需要查看LLaMA的代码库和训练脚本的具体实现。

解决方案需要具体查看LLaMA的代码库和训练脚本的具体实现。

注意：由于LLaMA是一个专有的模型库且涉及到的代码较为复杂，提供一个详细的解决方案需要对LLaMA的内部实现有深入的了解。因此，建议直接查看LLaMA的官方代码库和训练脚本，以获取更详细的信息和解决方案。