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llama-factory

llama-factory

github.com/kalarislabs开发9057 次安装3 天前更新
代码仓库

关于 llama-factory

llama-factory Skill 为使用 llama-factory 的开发者和研究者提供基于官方文档的指导,涵盖入门、功能参考与代码调试,并包含训练执行和验证流程。

主要功能

  1. 01基于官方文档的参考资料
  2. 02入门与进阶主题说明
  3. 03开发和调试指导
  4. 04训练运行与结果验证流程
  5. 05CUDA 与训练异常排查

适用场景

  1. 01查阅 llama-factory 功能或 API
  2. 02实现或调试 llama-factory 代码
  3. 03按步骤执行并验证训练任务

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/kalarislabs/research-agent-skills --skill llama-factory

安装后在 Claude Code 中输入/llama-factory确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
_images.md
advanced.md
getting_started.md
index.md
other.md

详细介绍

Llama-Factory 技能

根据官方文档生成的 llama-factory 开发全面指南。

何时使用此技能

在以下情况下应触发此技能:

  • 使用 llama-factory
  • 询问 llama-factory 的功能或 API
  • 实现 llama-factory 解决方案
  • 调试 llama-factory 代码
  • 学习 llama-factory 最佳实践

快速参考

常见模式

使用此技能时,将逐步补充快速参考模式。

参考文件

此技能在 references/ 中包含全面的文档:

  • _images.md - 图片文档
  • advanced.md - 进阶文档
  • getting_started.md - 入门文档
  • other.md - 其他文档

需要详细信息时,使用 view 阅读特定参考文件。

使用此技能

对于初学者

从 getting_started 或 tutorials 参考文件开始,了解基础概念。

对于特定功能

使用相应类别的参考文件(api、guides 等)获取详细信息。

对于代码示例

上方的快速参考部分包含从官方文档中提取的常见模式。

资源

references/

从官方来源提取并整理的文档。这些文件包含:

  • 详细说明
  • 带有语言标注的代码示例
  • 指向原始文档的链接
  • 便于快速浏览的目录
scripts/

在此处添加用于常见自动化任务的辅助脚本。

assets/

在此处添加模板、样板代码或示例项目。

备注

  • 此技能由官方文档自动生成
  • 参考文件保留了源文档的结构和示例
  • 代码示例包含语言检测,以实现更好的语法高亮
  • 快速参考模式从文档中的常见用法示例提取

更新

若要使用更新后的文档刷新此技能:

  1. 使用相同配置重新运行抓取程序
  2. 技能将使用最新信息重新构建

Agent 操作流程

  1. 检查环境。 检查 GPU 类型、内存和驱动/CUDA 版本(nvidia-smi)、框架版本,以及数据集的位置和大小。
  2. 确认输入。 根据数据或用户提供的信息确认格式、标识符和参数。任何会改变结果的取值都应询问,不要猜测。
  3. 先运行小规模版本。 执行冒烟测试:使用小型模型或子集、少量步骤,并确认损失下降且检查点成功保存。
  4. 使用上述说明和参考资料执行完整任务。
  5. 验证结果。 在留出数据上跟踪指标,与基线进行比较,并记录随机种子、配置和硬件信息。
  6. 报告。 说明运行了什么(版本、命令、参数)、检查了什么,以及哪些方面仍不确定。
如果发生这种情况请这样做
CUDA 显存不足减小批次大小,启用梯度累积/检查点或混合精度,或者对模型进行分片。
损失为 NaN 或发散降低学习率,检查数据中是否存在无效值,并启用梯度裁剪。
这些说明中提到的函数、标志或端点在已安装版本中不存在查看已安装版本自己的文档(help()、--help、官方文档),进行调整并告知用户。切勿捏造 API。
必需的输入、标识符或参数含糊不清询问用户,或在运行前明确说明所作的假设。

诚信守则

  • 切勿捏造结果、参数、标识符、引文或统计数据。如果无法运行或验证某项内容,应如实说明。
  • 没有日志时,切勿声称取得了训练结果;启动大型任务前应估算计算成本。
  • 此处与版本相关的细节可能已过时:请对照已安装版本的官方文档进行确认。
  • 对于会产生费用、占用共享 GPU 或云配额、涉及个人或患者数据,或无法撤销的操作,须先征得同意。

相关技能

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  • unsloth:提供使用 Unsloth 微调大模型的指导。Unsloth 是一个用于加速训练、降低内存占用的库,使用 LoRA 和 QLoRA,基础…
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