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# LLaMA Factory

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微调大模型可以像这样轻松…

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/assets/16256802/ec36a9dd-37f4-4f72-81bd-d76c6d0a6594

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目录

项目特色

  • 多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
  • 集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
  • 多种精度：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。
  • 先进算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。
  • 实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
  • 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。
  • 极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

性能指标

与 ChatGLM 官方的 P-Tuning 微调相比，LLaMA Factory 的 LoRA 微调提供了 3.7 倍的加速比，同时在广告文案生成任务上取得了更高的 Rouge 分数。结合 4 比特量化技术，LLaMA Factory 的 QLoRA 微调进一步降低了 GPU 显存消耗。

benchmark

变量定义
  • Training Speed: 训练阶段每秒处理的样本数量。（批处理大小=4，截断长度=1024）
  • Rouge Score: 广告文案生成任务验证集上的 Rouge-2 分数。（批处理大小=4，截断长度=1024）
  • GPU Memory: 4 比特量化训练的 GPU 显存峰值。（批处理大小=1，截断长度=1024）
  • 我们在 ChatGLM 的 P-Tuning 中采用 pre_seq_len=128，在 LLaMA Factory 的 LoRA 微调中采用 lora_rank=32。

更新日志

[24/05/26] 我们支持了 SimPO 偏好对齐算法。详细用法请参照 examples。

[24/05/20] 我们支持了 PaliGemma 系列模型的微调。注意 PaliGemma 是预训练模型，你需要使用 gemma 模板进行微调使其获得对话能力。

[24/05/18] 我们支持了 KTO 偏好对齐算法。详细用法请参照 examples。

展开日志

[24/05/14] 我们支持了昇腾 NPU 设备的训练和推理。详情请查阅安装部分。

[24/04/26] 我们支持了多模态模型 LLaVA-1.5 的微调。详细用法请参照 examples。

[24/04/22] 我们提供了在免费 T4 GPU 上微调 Llama-3 模型的 **Colab 笔记本**。Hugging Face 社区公开了两个利用 LLaMA Factory 微调的 Llama-3 模型，详情请见 Llama3-8B-Chinese-Chat 和 Llama3-Chinese。

[24/04/21] 我们基于 AstraMindAI 的仓库支持了 **混合深度训练**。详细用法请参照 examples。

[24/04/16] 我们支持了 **BAdam**。详细用法请参照 examples。

[24/04/16] 我们支持了 unsloth 的长序列训练（24GB 可训练 Llama-2-7B-56k）。该方法相比 FlashAttention-2 提供了 117% 的训练速度和 50% 的显存节约。更多数据请见此页面。

[24/03/31] 我们支持了 **ORPO**。详细用法请参照 examples。

[24/03/21] 我们的论文 "LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models" 可在 arXiv 上查看！

[24/03/20] 我们支持了能在 2x24GB GPU 上微调 70B 模型的 FSDP+QLoRA。详细用法请参照 examples。

[24/03/13] 我们支持了 **LoRA+**。详细用法请参照 examples。

[24/03/07] 我们支持了梯度低秩投影（**GaLore**）算法。详细用法请参照 examples。

[24/03/07] 我们集成了 vLLM 以实现极速并发推理。请使用 infer_backend: vllm 来获得 270% 的推理速度。

[24/02/28] 我们支持了 DoRA 微调。请使用 use_dora: true 参数进行 DoRA 微调。

[24/02/15] 我们支持了 LLaMA Pro 提出的块扩展方法。详细用法请参照 examples。

[24/02/05] Qwen1.5（Qwen2 测试版）系列模型已在 LLaMA-Factory 中实现微调支持。详情请查阅该博客页面。

[24/01/18] 我们针对绝大多数模型实现了 Agent 微调，微调时指定 dataset: glaive_toolcall_zh 即可使模型获得工具调用能力。

[23/12/23] 我们针对 LLaMA, Mistral 和 Yi 模型支持了 unsloth 的 LoRA 训练加速。请使用 use_unsloth: true 参数启用 unsloth 优化。该方法可提供 170% 的训练速度，详情请查阅此页面。

[23/12/12] 我们支持了微调最新的混合专家模型 **Mixtral 8x7B**。硬件需求请查阅此处。

[23/12/01] 我们支持了从 魔搭社区 下载预训练模型和数据集。详细用法请参照 此教程。

[23/10/21] 我们支持了 NEFTune 训练技巧。请使用 neftune_noise_alpha: 5 参数启用 NEFTune。

[23/09/27] 我们针对 LLaMA 模型支持了 LongLoRA 提出的 $S^2$-Attn。请使用 shift_attn: true 参数以启用该功能。

[23/09/23] 我们在项目中集成了 MMLU、C-Eval 和 CMMLU 评估集。详细用法请参照 examples。

[23/09/10] 我们支持了 **FlashAttention-2**。如果您使用的是 RTX4090、A100 或 H100 GPU，请使用 flash_attn: fa2 参数以启用 FlashAttention-2。

[23/08/12] 我们支持了 RoPE 插值来扩展 LLaMA 模型的上下文长度。请使用 rope_scaling: linear 参数训练模型或使用 rope_scaling: dynamic 参数评估模型。

[23/08/11] 我们支持了指令模型的 **DPO 训练**。详细用法请参照 examples。

[23/07/31] 我们支持了数据流式加载。请使用 streaming: true 和 max_steps: 10000 参数来流式加载数据集。

[23/07/29] 我们在 Hugging Face 发布了两个 13B 指令微调模型。详细内容请查阅我们的 Hugging Face 项目（LLaMA-2 / Baichuan）。

[23/07/18] 我们开发了支持训练和测试的浏览器一体化界面。请使用 train_web.py 在您的浏览器中微调模型。感谢 @KanadeSiina 和 @codemayq 在该功能开发中付出的努力。

[23/07/09] 我们开源了 FastEdit ⚡🩹，一个简单易用的、能迅速编辑大模型事实记忆的工具包。如果您感兴趣请关注我们的 FastEdit 项目。

[23/06/29] 我们提供了一个可复现的指令模型微调示例，详细内容请查阅 Baichuan-7B-sft。

[23/06/22] 我们对齐了示例 API 与 OpenAI API 的格式，您可以将微调模型接入任意基于 ChatGPT 的应用中。

[23/06/03] 我们实现了 4 比特的 LoRA 训练（也称 **QLoRA**）。详细用法请参照 examples。

模型

模型名 模型大小 默认模块 Template
Baichuan2 7B/13B W_pack baichuan2
BLOOM 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value -
BLOOMZ 560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B query_key_value -
ChatGLM3 6B query_key_value chatglm3
Command-R 35B/104B q_proj,v_proj cohere
DeepSeek (MoE) 7B/16B/67B/236B q_proj,v_proj deepseek
Falcon 7B/11B/40B/180B query_key_value falcon
Gemma/CodeGemma 2B/7B q_proj,v_proj gemma
InternLM2 7B/20B wqkv intern2
LLaMA 7B/13B/33B/65B q_proj,v_proj -
LLaMA-2 7B/13B/70B q_proj,v_proj llama2
LLaMA-3 8B/70B q_proj,v_proj llama3
LLaVA-1.5 7B/13B q_proj,v_proj vicuna
Mistral/Mixtral 7B/8x7B/8x22B q_proj,v_proj mistral
OLMo 1B/7B q_proj,v_proj -
PaliGemma 3B q_proj,v_proj gemma
Phi-1.5/2 1.3B/2.7B q_proj,v_proj -
Phi-3 4B/7B/14B qkv_proj phi
Qwen 1.8B/7B/14B/72B c_attn qwen
Qwen1.5 (Code/MoE) 0.5B/1.8B/4B/7B/14B/32B/72B/110B q_proj,v_proj qwen
StarCoder2 3B/7B/15B q_proj,v_proj -
XVERSE 7B/13B/65B q_proj,v_proj xverse
Yi (1/1.5) 6B/9B/34B q_proj,v_proj yi
Yi-VL 6B/34B q_proj,v_proj yi_vl
Yuan 2B/51B/102B q_proj,v_proj yuan

默认模块应作为 lora_target 参数的默认值，可使用 lora_target: all 参数指定全部模块以取得更好的效果。

对于所有“基座”（Base）模型，template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Instruct/Chat）模型请务必使用对应的模板。

请务必在训练和推理时使用完全一致的模板。

项目所支持模型的完整列表请参阅 constants.py。

您也可以在 template.py 中添加自己的对话模板。

训练方法

方法 全参数训练 部分参数训练 LoRA QLoRA
预训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
指令监督微调 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
奖励模型训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
PPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
DPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
KTO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
ORPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:
SimPO 训练 :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark: :white_check_mark:

数据集

预训练数据集
指令微调数据集
偏好数据集

部分数据集的使用需要确认，我们推荐使用下述命令登录您的 Hugging Face 账户。

pip install --upgrade huggingface_hub
huggingface-cli login

软硬件依赖

必需项 至少 推荐
python 3.8 3.10
torch 1.13.1 2.2.0
transformers 4.37.2 4.41.0
datasets 2.14.3 2.19.1
accelerate 0.27.2 0.30.1
peft 0.9.0 0.11.1
trl 0.8.2 0.8.6
可选项 至少 推荐
CUDA 11.6 12.2
deepspeed 0.10.0 0.14.0
bitsandbytes 0.39.0 0.43.1
vllm 0.4.0 0.4.2
flash-attn 2.3.0 2.5.8

硬件依赖

* 估算值

方法 精度 7B 13B 30B 70B 110B 8x7B 8x22B
Full AMP 120GB 240GB 600GB 1200GB 2000GB 900GB 2400GB
Full 16 60GB 120GB 300GB 600GB 900GB 400GB 1200GB
Freeze 16 20GB 40GB 80GB 200GB 360GB 160GB 400GB
LoRA/GaLore/BAdam 16 16GB 32GB 64GB 160GB 240GB 120GB 320GB
QLoRA 8 10GB 20GB 40GB 80GB 140GB 60GB 160GB
QLoRA 4 6GB 12GB 24GB 48GB 72GB 30GB 96GB
QLoRA 2 4GB 8GB 16GB 24GB 48GB 18GB 48GB

如何使用

安装 LLaMA Factory

此步骤为必需。

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .[torch,metrics]

可选的额外依赖项：torch、metrics、deepspeed、bitsandbytes、vllm、galore、badam、gptq、awq、aqlm、qwen、modelscope、quality

遇到包冲突时，可使用 pip install --no-deps -e . 解决。

Windows 用户指南

如果要在 Windows 平台上开启量化 LoRA（QLoRA），需要安装预编译的 bitsandbytes 库, 支持 CUDA 11.1 到 12.2, 请根据您的 CUDA 版本情况选择适合的发布版本。

pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.2.post2-py3-none-win_amd64.whl

如果要在 Windows 平台上开启 FlashAttention-2，需要安装预编译的 flash-attn 库，支持 CUDA 12.1 到 12.2，请根据需求到 flash-attention 下载对应版本安装。

昇腾 NPU 用户指南

加入 NPU 用户群。

如果使用昇腾 NPU 设备进行（分布式）训练或推理，需要安装 torch-npu 库和 **Ascend CANN Kernels**。

依赖项 至少 推荐
CANN 8.0.RC1 8.0.RC1
torch 2.2.0 2.2.0
torch-npu 2.2.0 2.2.0
deepspeed 0.13.2 0.13.2

Docker 镜像：

请记得使用 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 而非 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来指定您使用的设备。

如果遇到无法正常推理的情况，请尝试设置 do_sample: false。

数据准备

关于数据集文件的格式，请参考 data/README_zh.md 的内容。你可以使用 HuggingFace / ModelScope 上的数据集或加载本地数据集。

使用自定义数据集时，请更新 data/dataset_info.json 文件。

快速开始

下面三行命令分别对 Llama3-8B-Instruct 模型进行 LoRA 微调、推理和合并。

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/lora_single_gpu/llama3_lora_sft.yaml
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml

高级用法请参考 examples/README_zh.md（包括多 GPU 微调）。

使用 llamafactory-cli help 显示帮助信息。

LLaMA Board 可视化微调（由 Gradio 驱动）

使用本地环境 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui

使用 Docker 

docker build -f ./Dockerfile -t llama-factory:latest .
docker run --gpus=all \
    -v ./hf_cache:/root/.cache/huggingface/ \
    -v ./data:/app/data \
    -v ./output:/app/output \
    -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
    -p 7860:7860 \
    --shm-size 16G \
    --name llama_factory \
    -d llama-factory:latest

使用 Docker Compose 

docker compose -f ./docker-compose.yml up -d
数据卷详情
  • hf_cache：使用宿主机的 Hugging Face 缓存文件夹，允许更改为新的目录。
  • data：宿主机中存放数据集的文件夹路径。
  • output：将导出目录设置为该路径后，即可在宿主机中访问导出后的模型。

利用 vLLM 部署 OpenAI API 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 API_PORT=8000 llamafactory-cli api examples/inference/llama3_vllm.yaml

从魔搭社区下载

如果您在 Hugging Face 模型和数据集的下载中遇到了问题，可以通过下述方法使用魔搭社区。

export USE_MODELSCOPE_HUB=1 # Windows 使用 `set USE_MODELSCOPE_HUB=1`

将 model_name_or_path 设置为模型 ID 来加载对应的模型。在魔搭社区查看所有可用的模型，例如 LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct。

使用 W&B 面板

若要使用 Weights & Biases 记录实验数据，请添加下面的参数。

report_to: wandb
run_name: test_run # 可选

在启动训练任务时，将 WANDB_API_KEY 设置为密钥来登录 W&B 账户。

使用了 LLaMA Factory 的项目

如果您有项目希望添加至下述列表，请通过邮件联系或者创建一个 PR。

点击显示
  1. Wang et al. ESRL: Efficient Sampling-based Reinforcement Learning for Sequence Generation. 2023. [arxiv]
  2. Yu et al. Open, Closed, or Small Language Models for Text Classification? 2023. [arxiv]
  3. Wang et al. UbiPhysio: Support Daily Functioning, Fitness, and Rehabilitation with Action Understanding and Feedback in Natural Language. 2023. [arxiv]
  4. Luceri et al. Leveraging Large Language Models to Detect Influence Campaigns in Social Media. 2023. [arxiv]
  5. Zhang et al. Alleviating Hallucinations of Large Language Models through Induced Hallucinations. 2023. [arxiv]
  6. Wang et al. Know Your Needs Better: Towards Structured Understanding of Marketer Demands with Analogical Reasoning Augmented LLMs. 2024. [arxiv]
  7. Wang et al. CANDLE: Iterative Conceptualization and Instantiation Distillation from Large Language Models for Commonsense Reasoning. 2024. [arxiv]
  8. Choi et al. FACT-GPT: Fact-Checking Augmentation via Claim Matching with LLMs. 2024. [arxiv]
  9. Zhang et al. AutoMathText: Autonomous Data Selection with Language Models for Mathematical Texts. 2024. [arxiv]
  10. Lyu et al. KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models. 2024. [arxiv]
  11. Yang et al. LaCo: Large Language Model Pruning via Layer Collaps. 2024. [arxiv]
  12. Bhardwaj et al. Language Models are Homer Simpson! Safety Re-Alignment of Fine-tuned Language Models through Task Arithmetic. 2024. [arxiv]
  13. Yang et al. Enhancing Empathetic Response Generation by Augmenting LLMs with Small-scale Empathetic Models. 2024. [arxiv]
  14. Yi et al. Generation Meets Verification: Accelerating Large Language Model Inference with Smart Parallel Auto-Correct Decoding. 2024. [arxiv]
  15. Cao et al. Head-wise Shareable Attention for Large Language Models. 2024. [arxiv]
  16. Zhang et al. Enhancing Multilingual Capabilities of Large Language Models through Self-Distillation from Resource-Rich Languages. 2024. [arxiv]
  17. Kim et al. Efficient and Effective Vocabulary Expansion Towards Multilingual Large Language Models. 2024. [arxiv]
  18. Yu et al. KIEval: A Knowledge-grounded Interactive Evaluation Framework for Large Language Models. 2024. [arxiv]
  19. Huang et al. Key-Point-Driven Data Synthesis with its Enhancement on Mathematical Reasoning. 2024. [arxiv]
  20. Duan et al. Negating Negatives: Alignment without Human Positive Samples via Distributional Dispreference Optimization. 2024. [arxiv]
  21. Xie and Schwertfeger. Empowering Robotics with Large Language Models: osmAG Map Comprehension with LLMs. 2024. [arxiv]
  22. Wu et al. Large Language Models are Parallel Multilingual Learners. 2024. [arxiv]
  23. Zhang et al. EDT: Improving Large Language Models' Generation by Entropy-based Dynamic Temperature Sampling. 2024. [arxiv]
  24. Weller et al. FollowIR: Evaluating and Teaching Information Retrieval Models to Follow Instructions. 2024. [arxiv]
  25. Hongbin Na. CBT-LLM: A Chinese Large Language Model for Cognitive Behavioral Therapy-based Mental Health Question Answering. 2024. [arxiv]
  26. Zan et al. CodeS: Natural Language to Code Repository via Multi-Layer Sketch. 2024. [arxiv]
  27. Liu et al. Extensive Self-Contrast Enables Feedback-Free Language Model Alignment. 2024. [arxiv]
  28. Luo et al. BAdam: A Memory Efficient Full Parameter Training Method for Large Language Models. 2024. [arxiv]
  29. Du et al. Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model. 2024. [arxiv]
  30. Ma et al. Parameter Efficient Quasi-Orthogonal Fine-Tuning via Givens Rotation. 2024. [arxiv]
  31. Liu et al. Dynamic Generation of Personalities with Large Language Models. 2024. [arxiv]
  32. Shang et al. How Far Have We Gone in Stripped Binary Code Understanding Using Large Language Models. 2024. [arxiv]
  33. Huang et al. LLMTune: Accelerate Database Knob Tuning with Large Language Models. 2024. [arxiv]
  34. Deng et al. Text-Tuple-Table: Towards Information Integration in Text-to-Table Generation via Global Tuple Extraction. 2024. [arxiv]
  35. Acikgoz et al. Hippocrates: An Open-Source Framework for Advancing Large Language Models in Healthcare. 2024. [arxiv]
  36. Zhang et al. Small Language Models Need Strong Verifiers to Self-Correct Reasoning. 2024. [arxiv]
  37. Zhou et al. FREB-TQA: A Fine-Grained Robustness Evaluation Benchmark for Table Question Answering. 2024. [arxiv]
  38. StarWhisper: 天文大模型 StarWhisper，基于 ChatGLM2-6B 和 Qwen-14B 在天文数据上微调而得。
  39. DISC-LawLLM: 中文法律领域大模型 DISC-LawLLM，基于 Baichuan-13B 微调而得，具有法律推理和知识检索能力。
  40. 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。
  41. CareGPT: 医疗大模型项目 CareGPT，基于 LLaMA2-7B 和 Baichuan-13B 在中文医疗数据上微调而得。
  42. **MachineMindset**：MBTI性格大模型项目，根据数据集与训练方式让任意 LLM 拥有 16 个不同的性格类型。
  43. **Luminia-13B-v3**：一个用于生成 Stable Diffusion 提示词的大型语言模型。[🤗Demo]
  44. **Chinese-LLaVA-Med**：中文多模态医学大模型，基于 LLaVA-1.5-7B 在中文多模态医疗数据上微调而得。

协议

本仓库的代码依照 Apache-2.0 协议开源。

使用模型权重时，请遵循对应的模型协议：Baichuan2 / BLOOM / ChatGLM3 / Command-R / DeepSeek / Falcon / Gemma / InternLM2 / LLaMA / LLaMA-2 (LLaVA-1.5) / LLaMA-3 / Mistral / OLMo / Phi-1.5/2 / Phi-3 / Qwen / StarCoder2 / XVERSE / Yi / Yi-1.5 / Yuan

引用

如果您觉得此项目有帮助，请考虑以下列格式引用

@article{zheng2024llamafactory,
  title={LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models}, 
  author={Yaowei Zheng and Richong Zhang and Junhao Zhang and Yanhan Ye and Zheyan Luo and Yongqiang Ma},
  journal={arXiv preprint arXiv:2403.13372},
  year={2024},
  url={http://arxiv.org/abs/2403.13372}
}

致谢

本项目受益于 PEFT、TRL、QLoRA 和 FastChat，感谢以上诸位作者的付出。

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