LLaMA-Factory分布式训练与性能优化：大规模模型训练实战

最新推荐文章于 2025-06-29 18:43:53 发布
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分类专栏： AI应用落地+大模型微调 文章标签： llama 分布式 性能优化 LLaMA-Factory
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/148627744

摘要

本文深入探讨了LLaMA-Factory框架中的分布式训练技术和性能优化策略。从单机多卡到多机多卡的分布式训练方案，从显存优化到计算效率提升，全面介绍了大规模模型训练的关键技术。通过详细的代码示例和实战案例，帮助读者掌握分布式训练的核心概念和最佳实践，实现高效的大规模模型训练。

目录

  1. 分布式训练基础
  2. 单机多卡训练
  3. 多机多卡训练
  4. 性能优化策略
  5. 实战案例分析
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LLaMA-Factory：统一高效的大语言模型微调框架
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-15 31
LLaMA-Factory是一个功能强大的大语言模型微调框架，支持100多种主流大模型的微调，并提供多种训练方法和优化技术。本文将从框架概述、环境配置、核心功能、高级特性等多个维度，详细介绍LLaMA-Factory的使用方法和最佳实践，帮助读者快速掌握这一强大的工具。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;模型支持训练方法优化技术部署方案100+种模型多模态支持全参数微调LoRA微调QLoRA微调RoPE缩放分布式训练API部署。
保姆级零基础微调大模型（LLaMa-Factory，多卡版）_llamafactory多卡训练
月流霜的专栏
08-25 1473
第一次尝试多卡微调大模型中途遇到了挺多坑，并且感觉有一些思维上的误区，要及时记录下来：1. 使用unsloth训练只能用单卡2. 配置文件一定要好好看，每个都看懂，比如说yaml文件，有一些配置默认的要改成合适的，在微调的时候就要多点去了解每个参数的含义3. 报错第一时间去看issue，而不是在网上乱搜4. 要尽量使用2的次方的卡数，比方说2，4，8，用其他的不符合操作系统的规律，可能会有一些问题，比如说算力分配不均衡，2**n的张量无法拆分进行运算。
LLaMA-Factory多机多卡训练实战
q742971636的博客
03-17 987
参考资料：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/advanced/distributed.html以训练qwen2.5vl 7b 为例子。more。
LLaMA-Factory多机多卡训练
xiong_wq的博客
10-23 8543
为了在多机多卡环境下训练大模型，我们可以使用。它支持多种常见模型，集成了包括（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等训练方法，并且有web-ui和命令行两种使用方式，是目前主流的模型训练框架之一。
三、【LLaMA-Factory实战】模型微调进阶：从LoRA到MoE的技术突破与工程实践
陈奕昆的博客
05-05 1559
PEFT系列：LoRA/QLoRA适合快速迭代和资源受限场景全量微调：搭配DeepSpeed实现大模型深度优化前沿技术：MoE/APOLLO为复杂任务提供技术突破实践建议从LoRA开始调试，确认数据质量后逐步尝试QLoRA/全量微调使用Web UI生成基础配置，再通过命令行添加高级参数（如MoE配置）利用工具分析显存/计算瓶颈通过合理选择微调策略，开发者能在不同硬件条件下释放大模型的最大潜力。后续教程将深入模型部署与监控，敬请关注！
五、AIGC大模型_04LLaMA-Factory基础知识与SFT实战
LC的博客
02-24 1441
LLaMA-Factory 是一个开源的大型语言模型（LLM）微调框架，旨在帮助开发者和研究人员轻松地对预训练语言模型进行定制化训练和优化SFT（Supervised Fine-Tuning，即：指令微调）属于大模型三大训练阶段（预训练-->监督指令微调-->偏好优化）中的第二阶段，是指在预训练模型基础上，通过标注好的特定任务数据进行进一步训练的方法，其目的是让模型更好地适应特定任务或领域多机多卡训练：适合大规模分布式训练，但配置复杂，需要免密 SSH 和 DeepSpeed 支持单机多卡训练。
【LLaMA-Factory实战】1.3命令行深度操作：YAML配置与多GPU训练全解析
陈奕昆的博客
05-03 1744
通过YAML配置文件和多GPU训练技术，LLaMA-Factory实现了从实验级调试到生产级部署的无缝衔接。YAML配置：标准化参数管理，支持复杂训练策略定义分布式训练：通过torchrun/DeepSpeed突破单机算力限制，支持70B+模型训练生产级工具链：包含显存监控、故障排查、跨节点通信等工程化能力下一步实践建议从官方示例库获取不同场景的配置模板在单卡环境调试YAML配置，确认无误后逐步扩展到多卡集群结合Web UI生成基础配置，再通过命令行添加分布式训练参数。
浅谈人工智能之基于LLaMA-Factory进行Qwen2微调：医疗大模型
测试人，测试魂
10-28 1379
LLaMA-Factory是一个开源框架，专门设计用于高效地微调LLaMA模型。它提供了灵活的接口和多个预配置的训练任务，用户可以根据自己的需求进行修改和扩展。该工具不仅支持单个GPU的训练，还可以在分布式环境中部署，具备良好的可扩展性。
大模型微调终极方案：LoRA、QLoRA原理详解与LLaMA-Factory、Xtuner实战对比
冷不丁
05-10 1600
微调（Fine-tuning）是深度学习中一种利用预训练模型进行特定任务优化的方法，旨在提升模型在特定任务上的性能。微调步骤包括加载预训练模型、修改模型结构、设置优化器和损失函数、训练模型及评估性能。微调场景涵盖修改模型输出层、自我认知及对话风格等。微调方法主要分为增量微调、局部微调和全量微调，各方法在参数调整范围、显存需求、训练速度及效果等方面有所不同。微调技术如LoRA和QLoRA通过引入低秩矩阵和量化技术，减少参数数量和计算成本，适用于资源有限或内存要求苛刻的场景。微调框架如LLaMA-Factory
解析 Llama-Factory：从微调到推理的架构
python1222_的博客
09-30 744
在人工智能（AI）领域，尤其是自然语言处理（NLP）技术迅速发展的今天，如何高效地微调和部署大型语言模型（LLM）成为了研究和应用的热点。Llama-Factory 作为一个开源的微调框架，正是在这一背景下应运而生。它旨在为开发者提供一个简便、高效的工具，以便在现有的预训练模型基础上，快速适应特定任务需求，提升模型表现。Llama-Factory 支持多种流行的语言模型，如 LLaMA、BLOOM、Mistral、Baichuan 等，涵盖了广泛的应用场景。
LLaMA-Factory全解析：大模型微调的开源利器与实战指
fudaihb的博客
05-20 796
LLaMA-Factory作为一个开源框架，通过整合100+主流模型和20+微调算法，显著降低了垂直场景下大模型微调的算力门槛和技术复杂度。其核心架构包括模型加载、数据处理、训练策略和可视化界面，支持混合精度训练、动态量化和注意力优化等关键技术。环境搭建灵活，支持云镜像和本地部署，提供全流程微调指南，包括数据准备、LoRA微调配置和模型评估部署。企业级应用涵盖金融、医疗、电商和教育等多个行业，支持多机分布式训练。性能优化策略包括梯度检查点、模型并行和量化部署，安全防护方案则涵盖身份认证、输入过滤和输出脱敏。
微调训练多模态大模型用什么工具，llama-factory吗
03-23
- 显存优化，适合大模型训练。 - **适用场景**：大规模多模态模型的分布式微调。 #### 4. **PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）** - **功能**：参数高效微调（如LoRA、Adapter）。 - **优势**： - 减少显存...
llama.cpp学习笔记：后端加载
最新发布
m0_46521579的博客
06-29 146
单例每种后端一个单例：cuda、cpu等版本号、接口和上下文信息后端对应的设备：接口、所属后端和上下文信息。
LlamaFactory打开梯度检查点
2201_75509689的博客
06-27 489
打开LLaMA-Factory/src/llamafactory/hparams/model_args.py。一般做法是在LLaMA Factory中，可以通过在配置文件中设置。将这里的default设置为False即打开梯度检查点。
LLaMA Factory 微调后，迁移模型
2201_75509689的博客
06-27 449
步骤：1.在源服务器登录 Hugging Face： 2.在训练脚本中添加上传代码： 3.在目标服务器安装 transformers： 4.下载模型： 方法 2：直接文件传输（适用于大型模型） 步骤：1.在源服务器打包模型： 2.使用 SCP 传输： 3.在目标服务器解压： 方法 3：使用 rsync（适合大型文件增量传输） 方法 4：模型导出为单文件（简化传输） 完整迁移脚本示例 迁移后验证步骤 1.模型完整性检查： 2.推理测试：
LLaMA-Factory 对 omnisql 进行 ppo dpo grpo nl2sql任务 实现难度 时间 全面对比
bvip911的博客
06-27 568
通过上述分析，GRPO在omnisql任务中综合表现最优，尤其在复杂查询场景下具有显著优势。建议优先尝试GRPO，若资源有限可从DPO起步，PPO作为兜底方案。
【LLaMA-Factory 实战系列】四、API 篇 - 部署推理服务与批量调用实战
weixin_45921929的博客
06-25 926
模型训练好了如何使用？本篇将教您如何将微调后的模型一键部署为兼容 OpenAI 格式的高性能 API 服务。我们将对比 huggingface、vllm 等不同推理后端的优劣，并提供一个完整的 Python 脚本，演示如何批量调用 API 处理文件夹中的全部图片。学完本篇，您将掌握将模型转化为生产力工具、融入实际应用的核心技能。
MR30分布式IO：产线改造省时 70%
Mindtech_link的博客
06-26 943
工程师需要将大量的线缆从各个传感器、执行器连接到控制柜内的 IO 模块上，每一根线缆都需要进行精确的裁剪、剥线、接线和标记，稍有不慎就可能导致接线错误，从而影响整个系统的正常运行。传统的接线方式中，每个传感器和执行器都需要独立的线缆连接到控制柜，而在MR30分布式IO方案方案中，多个 IO 模块通过总线网络进行连接，只需一根或几根总线线缆即可实现数据的传输和控制信号的交互。在传统接线方式下，这些设备与控制柜之间的线缆连接错综复杂，如同一张巨大的 “蜘蛛网”，不仅占用了大量的空间，还增加了系统的故障率。
分布式I/O在风电行业的应用
Mindtech_link的博客
06-26 958
例如，通过 DI 模块实时监测叶片的位置，确保叶片在正常角度运行，一旦叶片位置出现异常，控制系统可及时做出调整，避免叶片碰撞等严重事故。同时，模块的高可靠性设计，包括全隔离、抗干扰等特性，以及严格的质量控制体系，从研发到生产层层把关，保证了产品的工业级品质，有效提高了风机控制系统的可靠性，减少了因 IO 模块故障导致的系统停机风险，为风电场的稳定发电提供了坚实保障。根据风速和发电功率的变化，AO 模块输出相应的控制信号，精确调节变桨电机的转速，实现对叶片角度的精准控制，从而提高风机的发电效率和稳定性。
llama-factory 分布式评估
03-08
### LLaMA-Factory 分布式评估 对于希望利用多台设备或多个 GPU 来加速评估过程的情况，LLaMA-Factory 提供了分布式评估的支持。这不仅能够显著减少评估所需的时间，还能更高效地利用计算资源。 为了实现这一点，在命令行工具 `llamafactory-cli` 中提供了相应的参数设置来启动分布式模式下的评估工作[^2]： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun \ --nproc_per_node=4 \ ./scripts/run_clm.py \ --model_name_or_path path/to/pretrained/model \ --output_dir path/to/output \ --do_eval \ --per_device_eval_batch_size 8 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 500 \ --logging_steps 10 \ --save_steps 500 \ --fp16 ``` 上述脚本展示了如何配置环境变量以及传递给 `torchrun` 命令的相关选项以启用多进程处理。具体来说： - 使用 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 设置可见的 GPU 设备编号。 - 利用 `--nproc_per_node` 参数指明每节点上运行多少个 Python 进程（通常等于可用GPU数量）。 - 调整 `per_device_eval_batch_size` 可以为每个参与评测工作的硬件分配适当大小的数据批次。 - 启用了混合精度 (`--fp16`) 训练可以进一步提升性能表现。 值得注意的是，除了基本的模型路径和输出目录外，还增加了关于日志记录频率(`--logging_steps`)、保存间隔(`--save_steps`)等方面的设定，以便更好地监控整个流程进展状况。 此外，针对特定应用场景可能还需要考虑其他因素，比如数据分布方式的选择等。如果计划在一个集群环境中部署，则需确保所有节点之间网络连接稳定可靠，并按照实际情况调整相关参数配置[^3]。
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