个人做哪方面网站福州seo

本文分享了我们基于 Qwen2.5-32B-Chat 模型，在 易学（周易）领域进行指令微调的完整实践过程。训练框架选用了轻量、灵活的 LLaMA-Factory，结合 LoRA 技术完成微调

一、实验目标

通过基于 Qwen2.5-32B 模型进行指令微调，使模型掌握以下方面的知识与能力：

• 易学基础概念（如阴阳、五行、八卦等）

• 易学体例与术语

• 易学人物与代表著作

• 古籍文辞理解与评估能力

二、数据集构建

数据集全部采用 Alpaca 格式，内容来源分为三部分：

来源	处理量	问答条数
Self-Instruct 数据	-	4,475
易学研究论文处理	2,726篇	11,532
易学古籍文献	349本	16,068
总计	-	32,075

---

三、环境准备

1. Docker 镜像部署

我们基于济南 AICC 提供的 LLaMA-Factory 镜像，完成了容器环境部署：

• 拉取镜像：

  docker pull aicc/llama-factory:<tag>
  

• 创建并启动容器：每台裸金属服务器均执行：

  bash start_container.sh
  

• 配置环境变量：

  vim ~/.bashrc
  # 添加环境路径等
  source ~/.bashrc
  

2. 模型与依赖安装

每台服务器需执行：

• 创建 Python 环境

• 安装 LLaMA-Factory 项目依赖

• 下载 Qwen2.5-32B-Chat 权重文件至指定目录 /home/data/LLMs/qwen/

四、微调配置与执行

微调框架

• 使用框架：LLaMA-Factory

• 微调方式：LoRA（全量层适配）

• 分布式训练：Deepspeed + DDP

核心配置参数如下：

# 模型参数
model_name_or_path: /home/data/LLMs/qwen/Qwen2.5-32B-Chat
finetuning_type: lora
lora_target: all# 分布式训练
deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_offload_config.json
ddp_timeout: 180000000# 数据参数
dataset: zhouyi
template: qwen
cutoff_len: 1024
max_samples: 100000
preprocessing_num_workers: 16# 输出设置
output_dir: /home/data/output/qwen/Qwen2.5-32B-Chat
overwrite_output_dir: true
plot_loss: true# 训练参数
per_device_train_batch_size: 4
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 1e-4
num_train_epochs: 50
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
fp16: true
logging_steps: 10
save_steps: 500# 验证参数
val_size: 0.1
per_device_eval_batch_size: 1
eval_strategy: steps
eval_steps: 500

启动训练脚本

我们在两台服务器上分别运行如下命令，启动微调：

bash train_qwen_lora.sh

五、训练结果

训练性能与指标如下：

• 最终 epoch：49.99

• 训练 loss：0.8569

• 总 FLOPs：2.7e+17

• 每秒训练样本数：3.801

• 每秒训练步数：0.007

六、评估效果

我们使用人工评估方式对模型在不同维度进行打分，统计如下：

评估维度	满分	得分
易学概念	30	22
易学体例	29	21
易学人物与著作	29	24
易学文辞理解与评估	32	30
总计	120	97

评估结论：模型在 文辞理解能力 和 人物著作识别能力 上表现出色，对于易学概念仍有一定提升空间。

七、总结

通过本次微调实践，我们验证了 LLaMA-Factory 框架在大模型 LoRA 微调中的高效性与灵活性，也证实了 Qwen2.5-32B 模型在知识型任务中的可塑性。未来我们将继续探索在更多中文垂类知识场景下的落地与优化。