autodl 上使用 LLaMA-Factory 微调中文版 llama3

作者：System 时间：2024年09月04日分类：所有,AIGC 字数：860

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在AutoDL上使用LLaMA-Factory微调中文版LLama3的代码实例如下：

from llama_factory import LLaMA
from llama_factory import LLaMAConfig
from llama_factory import LLaMAModel
from llama_factory import LLaMATokenizer

# 配置中文LLaMA模型的参数
config = LLaMAConfig.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")
config.use_cache = True

# 加载中文LLaMA模型
model = LLaMAModel.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b", config=config)
tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-llama-7b")

# 示例问题
question = "中国的首都是哪里？"

# 使用LLaMA进行问答
inputs = tokenizer.encode(question, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(inputs)

# 显示结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

这段代码演示了如何加载预先训练好的中文LLaMA模型，并对一个中文问题进行回答。这里使用了hfl/chinese-llama-7b预训练模型，并通过model.generate()方法进行了自然语言生成，以回答用户的问题。

请注意，这只是一个代码示例，实际使用时可能需要处理输入问题、调整生成设置、处理模型的输出等。

autodl 上使用 LLaMA-Factory 微调中文版 llama3

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