摘要：在使用LightRAG时发现qwen2.5:32b模型无法正确输出结果，表现为无法识别输入内容。通过调整num_ctx参数或改用llama3.1:8b模型后，系统能正确分析《圣诞颂歌》的主题（如救赎、成长、社会阶层等）。但发现代码存在多个低级bug，质疑开发者是否进行充分测试。建议在使用时注意模型选择和参数配置，特别是上下文长度设置对结果的影响很大。

然后在终端里输入exit，然后再关闭ssh session即可。之前用nohup来远程跑LLama factory微调脚本，是没有问题的，但今天发现运行类似。就简单总结这么多，主要是现在大模型微调太费事，如果跑了一半出现这种问题真的很让人崩溃。

这也是个很简单的问题，我简单总结一下，目前在家里有一台双3090涡轮版的PC，声音真的很大，可是很多时候我们其实并不需要其功率很好，只要显存够用就可以。看有些人说Ubuntu上现在不能设置，可是我在24.04上测试是可以设置的。另外，上面的文章往往只提到用一个GPU时的情况，我总忘记怎么指定两个卡。重启后需要重新运行。

最近测试发现，使用LLama factory微调Qwen 2.5大模型，7B模型的效果要好于32B。问了一下大模型，感觉需要修改一下LoRA的超参数。这些是大模型给出的建议设置，我准备先从rank=16试试，这时候lora_alpha应设置为32。10万+样本数据可尝试更高rank（r≥48）‌；‌（如r=32时alpha取64-128）‌；小样本场景（<1万）建议r≤32避免过拟合‌。lora_

本文介绍了LightRAG的安装流程及调用Ollama的注意事项。首先需克隆GitHub仓库并创建conda虚拟环境，然后通过pip安装相关组件。下载示例数据后，运行demo脚本时可能遇到503错误，需关闭http代理才能解决。文章提供了从安装到调试的完整步骤，并分享了常见问题的解决方法。

但是GitHub这里说得比较简略了，具体怎么解决呢，在yaml文件的method那一部分加入：deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json。如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。呵呵呵，这个bug还不知道有什么办法能解决，现在对32B的模型可以这样，72B的就无能为力了

其实到最后也没搞清楚，是其中一步起了作用，还是很多步综合起来起了作用。不过相信遇到类似问题的朋友按照我这种操作，应该还是可以解决这个问题的。这两天试了一下在Ubuntu上安装docker版本的Dify，说来惭愧，之前一直没怎么用过docker。碰到了一些问题，这里记录一下。这两篇博客都已经讲的比较详细了，我就不再重复了。首先我不知道为什么要加这么多源，难道大家就不能选几个有用的源？其次，发现加了之

简单来说，当data_dir这个参数指定的时候，第一个参数path可以用来指定数据类型，如json，csv，text，xml等。相信大家看一下我给的例子就能明白。最简单的方法就是直接通过微调数据集构造校准数据集，然后再参考一下GPTQModel的主页例子。

但是GitHub这里说得比较简略了，具体怎么解决呢，在yaml文件的method那一部分加入：deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json。如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。呵呵呵，这个bug还不知道有什么办法能解决，现在对32B的模型可以这样，72B的就无能为力了

我们构造数据集的时候，最简单的方法就是只构造instruction和output。当然，如果训练数据集比较小的话，测试的效果也不会太好。如果大家只是想对微调效果和特定问题进行展示，可以训练模型到过拟合，呵呵呵。训练完成后切换到Export，然后在上面的“微调方法”——“检查点路径”中选择刚才存储的目录Train_2024_xxxx之类，然后指定导出文件的目录，然后就可以导出了。不过这时候还没有模型