3步搞定！零基础玩转self-llm大模型部署与微调

3步搞定！零基础玩转self-llm大模型部署与微调

【免费下载链接】self-llm 《开源大模型食用指南》针对中国宝宝量身打造的基于Linux环境快速微调（全参数/Lora）、部署国内外开源大模型（LLM）/多模态大模型（MLLM）教程 项目地址: https://gitcode.com/datawhalechina/self-llm

你还在为复杂的大模型部署流程头疼？还在为环境配置反复踩坑？本文将带你3步完成self-llm的安装与使用，从环境准备到模型微调，让零基础也能轻松上手开源大模型。读完本文你将获得：

• 快速配置Linux环境的实用技巧
• 3分钟启动WebDemo的极简流程
• 基于《甄嬛传》数据集微调专属模型的完整指南

项目介绍

self-llm（《开源大模型食用指南》）是Datawhale针对国内用户打造的本地化大模型工具箱，支持20+主流开源模型的部署与微调。项目累计获得500+星标，涵盖ChatGLM、Qwen、LLaMA等系列模型，提供从环境配置到应用开发的全流程教程。

项目结构清晰，主要包含三大模块：

• 基础配置：pip/conda换源、模型下载等通用工具
• 模型库：ChatGLM、Qwen3等20+模型的部署教程
• 实战案例：Chat-嬛嬛、数字生命等个性化微调案例

环境准备

1. 系统要求

• 操作系统：Ubuntu 20.04+/CentOS 7+（推荐Ubuntu 22.04）
• 硬件配置：最低8GB显存（推荐16GB+，支持FP16量化）
• 依赖管理：Python 3.8-3.12、Git

2. 快速换源配置

使用国内镜像源加速依赖安装，执行以下命令：

# 配置pip国内源
pip config set global.index-url https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple

# 配置conda国内源
cat <<'EOF' > ~/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
EOF

3. 安装基础依赖

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/datawhalechina/self-llm
cd self-llm

# 安装核心依赖
pip install torch transformers accelerate gradio

快速启动

以Qwen3-8B模型为例，3步完成部署：

1. 下载模型

# 模型下载脚本（models/General-Setting/03-模型下载.md）
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('qwen/Qwen3-8B-Instruct', cache_dir='/data/models')

2. 启动vLLM服务

# 使用vLLM加速部署（支持高并发推理）
python -m vllm.entrypoints.api_server \
  --model /data/models/qwen/Qwen3-8B-Instruct \
  --host 0.0.0.0 --port 8000

3. 打开WebDemo

访问http://服务器IP:8000即可使用聊天界面，或直接运行项目内置Demo：

# 启动ChatGLM3 WebDemo
cd models/ChatGLM && python web_demo.py

ChatGLM WebDemo

实战：微调专属对话模型

以"Chat-嬛嬛"项目为例，基于《甄嬛传》剧本微调LLaMA3模型，打造会说"臣妾做不到啊"的个性化AI。

数据准备

项目提供预处理好的甄嬛对话数据集，包含1000+条台词：

[
  {
    "instruction": "老爷驾到",
    "output": "臣妾参见老爷，老爷万福金安~"
  },
  {
    "instruction": "这事儿你怎么看",
    "output": "此事臣妾不敢妄议，还请老爷圣裁"
  }
]

微调步骤

# 安装微调依赖
pip install peft datasets accelerate

# 启动训练（使用LoRA技术，显存占用≤10GB）
cd examples/Chat-嬛嬛 && python train.py \
  --model_path /data/models/llama3 \
  --data_path ../../dataset/huanhuan.json \
  --output_dir ./huanhuan-lora

效果展示

微调后模型完美复刻甄嬛语气：

用户：嬛嬛你怎么了？
AI：老爷，臣妾不是故意的[委屈]。那年杏花微雨，你说你是果郡王，或许从一开始便都是错的~

微调效果对比

进阶指南

模型部署优化

• 量化技术：使用GPTQ/AWQ量化将模型显存占用降低50%，参考Qwen1.5量化部署
• 服务化部署：通过FastAPI构建API服务，支持多用户并发访问

推荐学习路径

1. 环境配置 → 模型下载
2. 基础部署 → Qwen3 vLLM推理
3. 进阶微调 → LoRA训练教程
4. 应用开发 → 数字生命前端展示

社区资源

• 项目地址：https://gitcode.com/datawhalechina/self-llm
• 贡献指南：Issue&PR规范
• 常见问题：模型下载失败、显存不足等问题解决方案

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