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使用LLaMa-Factory简单高效微调大模型
〖壹〗、 我们建议在量化模型的预测中使用 --per_device_eval_batch_size=1 和 --max_target_length 128。[1] LLaMA-Factory/README_zh.md at main · hiyouga/LLaMA-Factory (github.com)[2] Sunsimiao： 孙思邈中文医疗大模型 Sumsimiao，基于 Baichuan-7B 和 ChatGLM-6B 在中文医疗数据上微调而得。
〖贰〗、 LLaMa-Factory是一个强大的工具，用于微调大模型，本文将引导你通过这个框架为Qwen5-4B模型增添function calling功能，使模型具备调用外部工具的能力。首先，理解function calling的原理，它是让模型像调用API一样使用外部知识库。
〖叁〗、 LLaMA-Factory作为一个低代码训练框架，简化了大模型微调过程。它集成多种微调技术和优化方法，允许用户使用私域数据进行领域模型定制，即使非开发者也能轻松操作。例如，通过设置ChatGLM3-6B-Chat本地加载，选取 RoleBench数据集并采用lora方式进行微调，16G单卡仅需两小时 即可完成训练。
〖肆〗、 模型下载地址一：huggingface.co/ztyl-tec...模型下载地址二：modelscope.cn/models/zt...智通云联计划加大语料，训练油气行业大模型，并重点提升模型的阅读理解能力。
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