在AutoDL平台使用llama-factory微调Qwen1.5-7B模型，您需要遵循以下步骤：
- 安装llama-factory库：
pip install llama-factory
- 准备微调数据集，确保其格式符合llama-factory要求。
- 使用llama-factory进行微调，以下是一个简单的微调示例：
import llama_factory
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 加载1.5T Qwen模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama-gen-7b-hf")
model = AutoModel.from_pretrained("llama-gen-7b-hf").half().cuda()
# 定义微调参数
train_dataset = "path_to_your_train_dataset"
valid_dataset = "path_to_your_valid_dataset"
# 微调模型
llama = llama_factory.LLAMAFactory(
model=model,
tokenizer=tokenizer,
train_dataset=train_dataset,
valid_dataset=valid_dataset,
batch_size=1, # 根据您的GPU内存进行调整
learning_rate=1e-5,
num_train_epochs=1, # 根据数据集大小调整
save_steps=10000,
save_total_limit=2,
gradient_accumulation_steps=16, # 根据您的GPU核心数调整
fp16=True,
use_multiprocessing=True,
num_workers=4, # 根据您的CPU核心数调整
)
# 开始微调
llama.train()
# 保存微调后的模型
llama.save_model("path_to_save_model")
请确保替换path_to_your_train_dataset、path_to_your_valid_dataset和path_to_save_model为您的数据集路径和保存路径。微调参数（批次大小、学习率、训练轮数等）应根据您的具体情况进行调整。
注意：以上代码示例假设您已经有了一个合适的数据集，并且该数据集与llama-factory的要求相匹配。您需要根据自己的数据集结构和格式相应地调整数据集加载过程。