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介绍时隔已久的llamafactory系列教程更新了。本篇文章是第七篇，之前的六篇，大家酌情选看即可。因为llamafactory进行了更新，我前面几篇文章的实现部分，都不能直接用了。我将为大家介绍如何使用llamafactoryLora微调模型、部署模型、使用python调用API。llamafactory安装首先建议大家阅读一遍两份不错的文章：官方readme:https:github.comhiyougaLLaMAFactoryblobv0.9.1READMEzh.md官方推荐的知乎教程：https:zhuanlan.zhihu....

如果你关心前面的深度学习二分类的实战代码，可以参考下述官方的技术文档：使用TrainerAPI微调模型.https:huggingface.colearnnlpcoursezhCNchapter33如果你刚接触自然语言处理，huggingface是你绕不过去的坎。但是目前它已经被墙了，相信读者的实力，自行解决吧。设置代理，如果不设置的话，那么huggingface的包无法下载；importosos.environ['HTTPPROXY']'http:127.0.0.1:7890'os.environ['HTTPSPROXY']'http:127.0.0.1:7890'...

背景介绍本文将一步一步地，介绍如何使用llamafactory框架利用开源大语言模型完成文本分类的实验，以LoRA微调qwenQwen2.57BInstruct为例。文本分类数据集按照alpaca样式构建数据集，并在将其添加到LLaMAFactorydatadatasetinfo.json文件中。如此方便直接根据自定义数据集的名字，获取到数据集的数据。[{"instruction":"","input":"请将以下文本分类到一个最符合的类别中。以下是类别及其定义：\n\n要求}}\nreason:\nlabel:","ou...