LLaMA-Factory 基于docker的大模型多卡分布式微调

LLaMA-Factory 是一个基于Docker的大型多卡多模态预训练模型部署工具，它可以用于多卡分布式微调大型语言模型。以下是使用LLaMA-Factory进行多卡微调的基本步骤和示例代码：

1. 安装Docker和nvidia-docker。
2. 准备你的数据集。
3. 配置你的环境变量，如ENV_FILE。
4. 设置你的分布式配置，如mpirun_options.sh。
5. 运行run_pretrain.sh脚本进行微调。

示例代码：

# 1. 安装Docker和nvidia-docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
 
# 2. 准备数据集
# 这一步需要你根据实际情况准备数据集
 
# 3. 配置环境变量
# 创建或编辑 .env 文件，例如：
cat > .env <<EOF
DATA_DIR=/path/to/your/data
OUTPUT_DIR=/path/to/your/output
LOG_DIR=/path/to/your/logs
CKPT_DIR=/path/to/your/checkpoints
NUM_GPUS=4
EOF
 
# 4. 配置分布式环境
# 修改 mpirun_options.sh，例如：
cat > mpirun_options.sh <<EOF
#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=llama_factory
#SBATCH --nodes=2
#SBATCH --ntasks-per-node=2
#SBATCH --cpus-per-task=12
#SBATCH --mem=300G
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --output=slurm_%j.out
EOF
 
# 5. 运行微调脚本
bash run_pretrain.sh

确保你的.env文件中的路径和其他配置与你的环境相匹配，并且mpirun_options.sh脚本适用于你的集群管理系统。

注意：以上代码示例是一个简化的示例，实际使用时需要根据你的数据集和模型进行适配。