自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from datasets import load_dataset, DatasetDict, Features, Value
import numpy as np
 
# 定义数据集的结构
def construct_features():
    return {
        "input_text": Value("string"),
        "target_text": Value("string"),
    }
 
# 加载数据集
def load_custom_dataset(path):
    return load_dataset("json", data_files={"train": path})
 
# 加载tokenizer和模型
def load_llama(model_name):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModel.from_pretrained(model_name).half().cuda()
    return tokenizer, model
 
# 微调模型
def finetune_model(model, tokenizer, dataset):
    # 此处应该添加微调模型的代码，例如用Trainer类进行训练
    pass
 
# 导出模型为Ollam格式
def export_model_to_ollam(model, tokenizer, output_path):
    # 此处应该添加导出模型的代码
    pass
 
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 定义数据集路径
    dataset_path = "path/to/your/dataset.json"
    # 定义模型名称
    model_name = "google/llama-13b-hf"
    # 定义输出路径
    output_path = "path/to/output"
 
    # 构建数据集的features
    custom_dataset_features = construct_features()
    # 加载数据集
    custom_dataset = load_custom_dataset(dataset_path)
    # 加载tokenizer和模型
    tokenizer, model = load_llama(model_name)
    # 微调模型
    finetune_model(model, tokenizer, custom_dataset)
    # 导出模型为Ollam格式
    export_model_to_ollam(model, tokenizer, output_path)

这个代码示例展示了如何使用Hugging Face的库和ollam\_toolkit库来微调一个基于LLaMA的模型，并将其导出为Ollam格式，以便在自定义数据集上部署。在实际应用中，需要填充finetune_model和export_model_to_ollam函数的内部实现。