使用场景

研究人员使用mistral-finetune微调7B模型，以适应特定的对话系统。

开发人员利用该库为聊天机器人添加新功能，通过微调模型来理解用户查询。

教育机构使用mistral-finetune对学生提交的论文进行自动评分，提高评分效率。

产品特色

支持基于LoRA的训练范式，只训练模型中的一小部分权重。

推荐使用A100或H100 GPU以获得最大效率。

代码库优化了多GPU单节点训练配置。

提供了详细的安装和使用指南，包括依赖安装、模型下载、数据准备等。

严格的训练数据格式要求，支持jsonl格式数据文件。

支持对话数据和指令跟随数据的训练。

提供了数据验证和格式化工具，确保数据正确性。

使用教程

克隆代码库到本地环境。

安装所有必需的依赖项。

下载并准备所需的Mistral模型。

根据指南准备训练数据集，确保数据格式正确。

使用提供的工具验证和格式化数据集。

修改配置文件，指定模型路径、数据路径和其他训练参数。

启动训练过程，监控训练进度和性能。

训练完成后，使用mistral-inference进行模型推理测试。