一、微调数据集demo

        在微调开始前，我们需要为微调模型创建我们的数据集，在首先采用PICO语料库作为数据集的基础上，我们基于先前介绍过的json代码与先前在阿里千帆平台上的初步尝试，直接利用先前构造的数据样式，进行模型微调。后续将具体介绍导入数据集与微调方式，对于我们初次的数据集demo，出现了数据集无效的样式。

        起初我们认为是数据集的json组成有问题，因此进行了较多资料与帮助文档的查询——最后发现问题所在为，我们的input不可为空，instruction才是我们需要给他传输的prompt描述，而文献应该作为我们的output，了解真相后我们实在是懊恼不已，因为我们在别的方向寻找了非常多的方法，却没有想过数据的格式并没错，只是数据填写有问题。

二、基于本地数据集微调方式

        在此处介绍完微调方式后，我将不再在后续的CSDN博客中描述数据集微调方式，只会具体展示每一次微调所进行的调优工作。

1.首先传入我们自己的数据集至autodl中，传入的位置目录为：LLaMA-Factory/data

传入方式为，点击该红色方框内的按钮，传入本地文件即可。

2.传入文件后，我们可以看到该目录下有一个名为dataset_info.json文件，我们需要右键-打开方式-编辑器来将其打开，然后基于我们的数据样式，将具体的数据集名称，数据集文件名以及具体的列组成来添加至我们的数据集说明文件中。要注意：此处要关注{ }的格式，防止出现错误。

3.导入完成后，我们可以利用llama-factory的可视化来实现模型微调，具体方式为，先利用官网打开可视化的指令：llamafactory-cli webui

输入后会出现如下提示，表示开启端口成功。

PS：千万要在LLama-Factory目录下运行，否则后续会无法选择到对应的数据集！！！

4.我们利用autodl提供的自定义服务，可以将本地端口与实例端口进行隧道代理，进而我们能够在本机的7860端口访问可视化界面。

首先点击自定义服务下载下方的压缩包。

下载完并解压后，我们直接运行.exe文件，便可以进行SSH连接，SSH连接的账号和密码已经在autodl的实例界面提供了，直接点击就可以复制粘贴，同时我们指明要开放的端口即可。

5.打开本地的localhost:7860，便可以看到如下图的可视化界面。

6.在本界面进行具体的微调即可，可以在dataset中选取我们的数据集，上述的模型选择我们选择自定义的custom，参数的话我们目前指定学习率为2e-5，epoch为3，注意我们通过研究，决定采用在LoRA基础上进一步优化的DoRA进行微调，既然DoRA的效果比LoRA会更好，而LLama-factory又为我们提供了该功能，那我们为什么不用呢是吧？

7.在一切数据与超参数指定完毕后，便可以点击下方的start运行了，具体的运行结果与loss的变化等也可以在本页面反应。

至此初次微调的尝试结束。