小白也能懂：用Llama Factory和预配置镜像快速入门大模型微调

最新推荐文章于 2026-01-09 14:30:51 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-09 14:30:51 发布 · 520 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

部署运行你感兴趣的模型镜像

小白也能懂：用Llama Factory和预配置镜像快速入门大模型微调

作为一名AI爱好者，你是否对大模型微调充满好奇，却被复杂的安装步骤和显存管理吓退？本文将带你使用Llama Factory和预配置镜像，轻松迈出大模型微调的第一步。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。

为什么选择Llama Factory进行大模型微调

Llama Factory是一个开源的大模型微调框架，它简化了微调流程，让初学者也能快速上手。相比直接使用原生代码，Llama Factory具有以下优势：

开箱即用：预置了多种微调方法（全参数微调、LoRA、QLoRA等）
显存优化：支持梯度检查点和DeepSpeed等技术降低显存需求
多模型支持：兼容LLaMA、Baichuan、Qwen等主流开源大模型
可视化界面：提供Web UI，无需编写代码即可完成微调

提示：大模型微调对显存要求较高，建议使用至少24GB显存的GPU环境。

快速部署预配置镜像

使用预配置镜像可以省去繁琐的环境搭建过程。以下是部署步骤：

在优快云算力平台选择"LLaMA-Factory"镜像
创建实例时选择适合的GPU规格（建议A100 40G或更高）
等待实例启动完成后，通过Web终端访问

启动后，你可以直接运行以下命令检查环境：

python -c "import torch; print(f'CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}')"

准备你的第一个微调任务

让我们以一个简单的文本分类任务为例，使用Qwen-7B模型进行微调：

准备数据集（示例格式）：

[
    {"text": "这部电影太好看了", "label": "positive"},
    {"text": "服务态度很差", "label": "negative"}
]

创建配置文件train.json：

{
    "model_name_or_path": "Qwen/Qwen-7B",
    "data_path": "./data.json",
    "output_dir": "./output",
    "fp16": true,
    "per_device_train_batch_size": 2,
    "gradient_accumulation_steps": 4,
    "learning_rate": 1e-4,
    "num_train_epochs": 3,
    "lora_rank": 8,
    "max_length": 512
}

启动微调：

python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --do_train \
    --model_name_or_path Qwen/Qwen-7B \
    --dataset your_dataset \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --output_dir output \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --num_train_epochs 3.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

微调参数调优与显存管理

微调过程中最常遇到的问题就是显存不足。以下是几个关键参数的影响：

| 参数 | 显存影响 | 建议值 | |------|---------|-------| | batch_size | 线性增长 | 1-4（根据模型大小调整） | | max_length | 指数增长 | 512-1024 | | fp16/bf16 | 减少约50% | 推荐开启 | | gradient_accumulation | 间接影响 | 2-8 | | LoRA rank | 线性增长 | 4-32 |

当遇到OOM（内存不足）错误时，可以尝试以下解决方案：

降低batch_size
缩短max_length
开启梯度检查点：

--gradient_checkpointing

使用DeepSpeed（需要额外配置文件）：

--deepspeed ds_config.json

进阶技巧与常见问题

如何保存和加载微调后的模型

微调完成后，模型会保存在output_dir指定的目录。加载方式如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./output")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./output")