懒人必备：无需代码的Llama Factory微调可视化教程

原创于 2026-01-09 15:18:39 发布 · 455 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

部署运行你感兴趣的模型镜像

如果你需要快速比较不同微调参数的效果，但又不想折腾复杂的命令行操作，那么Llama Factory的Web可视化界面就是你的救星。这款工具专为像产品经理老王这样的非技术用户设计，只需点点鼠标就能完成大模型微调实验。本文将手把手教你如何通过Web界面完成从数据准备到效果对比的全流程。

这类任务通常需要GPU环境，目前优快云算力平台提供了包含该镜像的预置环境，可快速部署验证。

实测下来，从加载模型到完成首次微调，整个过程不超过15分钟，特别适合快速验证想法。

注意：首次启动可能需要等待1-2分钟服务初始化完成

典型的环境启动命令如下：

# 查看服务状态
sudo systemctl status llama-factory-web
# 获取访问地址
echo "http://$(curl -s ifconfig.me):7860"

在Web界面的"Model"选项卡中： 1. 从下拉菜单选择目标模型（如Qwen-1.8B） 2. 点击"Load Model"按钮等待加载完成 3. 在右侧聊天框测试原始模型表现

支持两种数据格式： - Alpaca格式：适合指令微调 - ShareGPT格式：适合多轮对话

示例数据集结构：

[
  {
    "instruction": "用甄嬛体回答",
    "input": "今天的天气真好",
    "output": "今儿个这天儿啊，真真是极好的"
  }
]

关键参数说明：

| 参数名 | 推荐值 | 作用 | |--------|--------|------| | 学习率 | 1e-5 | 控制参数更新幅度 | | Batch Size | 8 | 每次训练的样本数 | | Epochs | 3 | 完整遍历数据的次数 |

操作流程： 1. 在"Train"选项卡上传数据集 2. 设置不同实验组的参数组合 3. 点击"Start Training"同时启动多组实验

微调完成后，可以通过三种方式评估效果：

典型的效果对比场景：

要保存实验结果： 1. 进入"Export"选项卡 2. 选择要导出的模型版本 3. 指定保存路径和格式（推荐GGUF格式）

提示：首次微调建议先用小规模数据（100-200条）快速验证流程

现在你已经掌握了Llama Factory可视化工具的核心用法。不妨马上尝试： 1. 选择一个简单的场景（如风格模仿） 2. 准备50-100条示例数据 3. 对比2-3组不同学习率的效果差异

记住，好的微调效果=合适的数据×合理的参数。通过可视化工具，你可以快速积累调参经验，找到最适合你任务的黄金组合。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Llama Factory

模型微调

LLama-Factory

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调