【大模型框架】LLAMA-FACTORY使用总结

已于 2025-04-19 18:38:17 修改
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于 2025-04-19 18:31:36 首次发布
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【Qwen2微调实战】LLaMA-Factory框架对Qwen2-7B模型的微调实践
寻道AI，探索AI无限可能！
07-29 2万+
在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为研究和应用的热点。它们在自然语言处理（NLP）的各个领域，如文本生成、翻译、问答等任务中展现出了卓越的能力。Qwen2-7B模型，作为该领域的佼佼者，不仅因其庞大的参数量和强大的表示能力受到关注，更因其在微调后能够更好地适应特定任务而备受关注。本文将详细介绍如何利用LLaMA-Factory这一高效的微调框架对Qwen2-7B进行微调，以期达到提升模型在特定任务上的表现。
llamafactory使用webui时如何指定端口运行？
发现与探索
03-28 1001
最近在autodl上使用llamafactory微调模型，想把webui的端口暴露到公网，方便随时查看训练的进度，最后发现只需启动前设置环境变量指定gradio的服务端口即可。
Llama-factory UI更改端口号
醉意流年go的博客
12-16 1577
import osmain()
LLaMA-Factory的webui快速入门
最新发布
关注于AI应用开发，探索将传统信息化软件用AI重做一遍
07-13 545
本节介绍了llama-factory的webui入门，教你如何快速的进行模型微调
使用Llama-factory微调Llama3教程
longlovetongtong的博客
06-21 1891
在环境配好的情况下，使用llama-factory还是很容易的。而OpenBayes提供了一个基础的配置环境，开箱即用，就目前使用来看，个人体验很友好。
LLaMA-Factory 大模型微调超简单，从零开始玩转大模型微调
持续分享有趣的技术干货
07-30 1903
LLaMA-Factory 大模型微调超简单～～
解决LLaMA Factory的webUI界面显示“错误”的问题
qq_51319003的博客
09-06 3778
按照官网使用PAI-DSW出现“错误”
【02】LLaMA-Factory微调大模型——LLaMA-Factory搭建
H66778899的博客
07-16 2912
【02】LLaMA-Factory微调大模型——LLaMA-Factory搭建
使用LLaMA-Factory快速训练自己的专用大模型
程序员，AI探索者
09-04 1833
大家好，我是每天分享AI应用的萤火君！本文聊聊 LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory 还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵活选择，把精力集中在真正重要的事情上——创造价值。使用LLama-Factory，常见的就是训练LoRA模型，增强模型在某方面的生成能力。
LLaMA-Factory：手把手教你从零微调大模型！
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07-24 1万+
在深度学习领域，模型微调通常指的是在预训练模型的基础上进行的进一步训练。预训练模型是在大量数据上训练得到的，它已经学习到了语言的基本规律和丰富的特征表示。然而，这些模型可能并不直接适用于特定的任务或领域，因为它们可能缺乏对特定领域知识的理解和适应性。模型微调通过在特定任务的数据集上继续训练预训练模型来进行，使得模型能够学习到与任务相关的特定特征和知识。这个过程通常涉及到模型权重的微幅调整，而不是从头开始训练一个全新的模型。
AI智能体研发-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
瓦罗兰特顶级C位的博客
08-13 1483
今天力荐的项目是LLaMA-Factory，我在去年8月份就开始使用这个项目进行模型部署和微调训练（fine tune），当时各家大模型仅限于推理测试，OpenAI还没有对外提供微调服务，加上这个项目部署丝滑（更新及时，不会出现环境依赖问题，代码逻辑上几乎无错误），觉得好牛啊。现在来看项目已经达到22K星，果然酒深不怕巷子香。
微调大语言模型——LLaMa-Factory平台搭建（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
Javachichi的博客
08-03 6203
我们采用 LLaMA-Factory平台进行微调语言模型，详细信息可以访问github主页（https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory）浏览。
LLaMa-Factory部署及llamafactory-cli webui命令无法打开ui界面问题解决记录
m0_52080514的博客
12-13 1万+
最近想学习一下大模型微调，记录一下llama-factory的部署过程及遇到的一些问题。
LLama Factory 实操记录（一）
梦想是要有的，万一实现了呢！
12-20 8472
1. api端口参数说明： src/api。
微调大语言模型——LLaMa-Factory平台搭建
m0_56296402的博客
12-17 536
在xshell窗口：git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git。因为是使用的远程服务器，因此要解决一下端口问题。首先下载访问以下链接，下载并解压压缩包AutoDL-SSH-Tools.zip。创建一个新的虚拟环境llama_factory。注意端口号为7861（希望在本地端口7861）1、下载LLaMA-Factory项目（网址。输入以下代码，进入平台目录装依赖。成功访问可进入训练平台的前端页面。测试数据集要拉到这里。
LLaMA-Factory使用命令
asd8705的专栏
03-04 675
directory.
大模型开发和微调工具Llama-Factory--＞WebUI
weixin_46034279的博客
12-01 2339
LLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大模型。通过如下指令进入 WebUI。
如何让后台运行llamafactory-cli webui 即使关掉了ssh远程连接 也在运行
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01-03 2250
要在关闭 SSH 远程连接后继续运行nohup是一个常用的工具，可以让进程在关闭终端后继续运行。
LLaMA-Factory源码分析
wfzy的博客
07-26 2812
LLaMA-Factory源码调试和分析
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03-19
### 关于 LLaMA-Factory 的下载、使用教程和文档 LLaMA-Factory 是一个专注于大语言模型 (LLM) 微调的开源框架，提供了丰富的资源和支持工具来帮助开发者训练专属的大规模语言模型[^1]。以下是关于如何获取和使用该框架的具体指导： #### 一、LLaMA-Factory 下载方式 LLaMA-Factory 可以通过其官方 GitHub 存储库进行克隆或下载。访问链接后，可以选择直接下载 ZIP 文件或者利用 Git 命令将其拉取到本地环境： ```bash git clone https://github.com/your-repo-url/llama-factory.git cd llama-factory ``` 此外，在某些情况下可能需要注册账号并填写表单申请权限才能完全解锁所有功能和数据集[^2]。 #### 二、安装依赖项 为了顺利运行 LLaMA-Factory 提供的功能模块，需先完成必要的软件包配置工作。通常建议创建独立虚拟环境后再执行如下命令完成 Python 库列表加载操作： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 如果遇到版本冲突等问题，则可以根据具体错误提示调整兼容性设置或是手动指定特定参数值范围内的替代品[^3]。 #### 三、快速上手指南 对于初次接触该项目的新手来说，可以从以下几个方面入手熟悉整个流程： 1. **阅读官方文档**：每一步骤都有详细的说明文件可供查阅理解； 2. **观看配套教学视频**：直观演示各项技术要点的实际应用场景； 3. **参与社区讨论交流群组活动**：与其他爱好者共同探讨解决疑惑难点。 #### 四、高级定制化选项 当基本掌握核心机制之后还可以尝试探索更多可能性比如修改默认名称标签等功能特性实现个性化需求满足效果优化目的等等。 --- ### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的脚本用于测试已部署成功的实例能否正常响应请求输入内容返回预期输出结果形式作为验证依据之一参考价值较高值得收藏备用随时查阅复习巩固知识点记忆加深印象提高效率减少重复劳动成本节约时间精力投入产出最大化收益最佳实践方案推荐采用这种方式来进行初步检验评估质量水平高低优劣对比分析得出结论最终决定是否继续深入研究下去进一步挖掘潜在商业价值潜力无限广阔前景光明未来可期期待您的加入一起携手共创辉煌明天！ ```python from transformers import pipeline model_name = "path/to/fine-tuned-model" nlp_pipeline = pipeline("text-generation", model=model_name) test_sentence = "你好世界!" generated_text = nlp_pipeline(test_sentence)[0]['generated_text'] print(generated_text) ``` ---
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