单卡 3 小时训练专属大模型 Agent：基于 LLaMA Factory 实战

在当今 AI 领域，智能体（Agent）因其强大的任务规划与工具调用能力，愈发受到业界关注。通过定制化微调，大模型 Agent 可实现特定任务的理解与解决，为各行业提供高效、准确的解决方案。本文将引导您使用 LLaMA Factory 的 Agent Tuning 功能，在3小时内训练出专属的 LLM Agent，从而提升模型在工具调用和智能决策方面的表现。

在过去的实践中，模型调优主要依赖于预训练模型与指令微调等方法，这些策略虽有效，但往往难以针对特定工具或场景进行高效定制。LLaMA Factory 作为开源全栈大模型微调框架，通过集成强大的 LLaMA Board 网页微调界面，不仅提供了丰富的模型与数据集选择，还优化了训练流程与用户体验。本文将详细介绍如何使用 LLaMA Factory 从零开始定制化训练一个大模型 Agent，实现针对工具调用的高效理解和应用。

LLaMA Factory 支持多种训练方法，包括预训练、监督微调、强化学习有奖反馈（RLHF）和直接偏好优化（DPO）。其集成的 LLaMA Board 界面提供了一站式的微调体验，从模型选择、数据导入到训练监控，一应俱全。

LLaMA Board 特色功能

1. 模型与数据集: 支持广泛的模型与数据集，覆盖多种语言与任务，便于实验与定制化。
2. 用户友好界面: 提供直观的参数设置与实时状态监控，减少技术门槛。
3. 加速训练: 优化训练流程，显著提升速度与效率。
4. 社区支持: 集成魔搭社区下载渠道，提供便捷的模型与数据访问。

为了构建具有特定工具调用能力的 Agent，选择基础模型与相关数据集至关重要。在本次训练中，我们将选用由零一万物发布的开源双语基座模型 Yi-6B。Yi-6B 通过大规模多语言预训练获得了广泛的语言理解能力，且允许免费商用，适合定制化微调。

数据集准备

为了增强模型在工具调用场景下的表现，我们准备的训练数据集应包含与工具调用相关的对话样本。关键数据集有 Glaive AI 生成的工具调用对话、Alpaca-GPT-4 数据集和 Open-Assistant 数据集。这些数据集需按照特定格式组织，包括用户提问、模型响应、工具调用指令、调用结果等，形成多轮对话结构。

硬件要求与配置

理想的环境配置应满足以下要求：

• GPU：推荐至少 RTX 3090 24GB 或更高级别，以支持大规模模型训练。
• CUDA版本：安装 CUDA 11.1-12.3 之一，确保与模型兼容。
• Anaconda环境：使用 Anaconda 环境管理 Python 环境与依赖。

LLaMA Factory安装

借助 Anaconda，可以轻松安装 LLaMA Factory：

pip install llmtuner==0.5.1

同时，确保数据集已下载并放置在正确的文件夹。

LLaMA Board 使用指南

1. 打开 LLaMA Board: 使用命令 python -m llmtuner.webui.interface 启动 LLaMA Board 界面。

2. 选择模型：在 LLaMA Board 中，选择 Yi-6B 作为基线模型。

3. 数据集导入：导入上述准备的数据集，确保数据格式正确无误。

4. 参数配置：设置训练参数，如轮数、批大小与截断长度。

5. 开始训练: 观察训练日志，监控模型性能，直至完成。

训练命令示例

python -m llmtuner.webui.interface

训练成果

训练结束后，模型将具备更精准的工具调用、决策与问题解决能力。通过对比原始模型与训练后的模型表现，验证定制化训练的有效性。

模型部署

1. 模型导出：使用 LLaMA Board 的导出功能，将模型导出至本地。

2. API 部署：通过 LLaMA Factory 提供的 API，实现模型在实际场景中的应用。

python -m llmtuner.api.app --model_name_or_path models/yi-agent-6b --template default

部署示例代码：

import os
import json
from openai import OpenAI

os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "http://localhost:8000/v1"  # 替换为本地主机 IP
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY_HERE"

def calculate_gpa(grades: Sequence[str], hours: Sequence[int]) -> float:
    grade_to_score = {"A": 4, "B": 3, "C": 2}
    total_score, total_hour = 0, 0
    for grade, hour in zip(grades, hours):
        total_score += grade_to_score[grade] * hour
        total_hour += hour
    return total_score / total_hour

tool_map = {
    "calculate_gpa": calculate_gpa
}

client = OpenAI()
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "calculate_gpa",
            "description": "根据课程成绩和学时计算 GPA",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "grades": {"type": "array", "items": {"type": "string"}, "description": "课程成绩"},
                    "hours": {"type": "array", "items": {"type": "integer"}, "description": "课程学时"},
                },
                "required": ["grades", "hours"],
            },
        },
    }
]

#...

通过本文的指导，您已掌握了基于 LLaMA Factory 训练专属大模型 Agent 的全过程，从模型选择、数据准备、环境搭建到训练与部署。LLaMA Factory 提供了简便的工具调用和微调选项，助力您在特定任务中实现模型能力的提升。此外，我们鼓励您探索 LLaMA Factory 的其他特色功能与更新，关注项目 GitHub 以获取最新资源与社区支持。

本实践指南旨在提供一个基于 LLaMA Factory 的大模型 Agent 定制化训练流程，通过遵循详细的步骤与示例代码，您可以高效地训练出具备特定工具调用与决策能力的智能体，应对各种应用挑战。