LLaMA Factory在预测阶段时添加原有问题的实战代码_llamafactory predict缺失数据

  大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了LLaMA-Factory在预测阶段时添加原有问题的实战代码，希望对使用LLaMA-Factory的同学们有所帮助。

1. 前言

  很多同学已经按照之前的博客完成了微调及其调参的流程，参考博客列表如下：

• LLaMA Factory单机微调的实战教程
• LLaMA Factory多卡微调的实战教程
• 大模型LoRA微调调参的实战技巧

  但微调后需要对模型进行评估，LLaMA-Factory提供了do_predict的接口，但遗憾的是在模型对数据进行预测后，只有label和predict。而实际上需要根据提问的问题(prompt)，结合lab