LLaMA-Factory学习(1)简介及安装步骤

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:Python 3.10

LLaMA-Factory 简介

在这里插入图片描述

LLaMA-Factory 是一个开源的 全栈大模型微调框架,支持从预训练到指令微调(SFT)、强化学习(RLHF)等全流程训练。其核心特点包括:

  • 支持多种模型:Llama、LLaMA-3、Mistral、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等。
  • 灵活的微调方法:全参数微调(Full)、冻结微调(Freeze)、LoRA、QLoRA 等。
  • 低资源训练:通过量化(INT4/INT8)和高效算法(如 GaLore、Unsloth)降低显存占用。
  • 可视化界面:提供 llamafactory-cli webui 的网页界面,方便非开发者快速上手。
  • 部署与推理:支持 API、Gradio Web 界面和命令行推理。

为什么学习 LLaMA-Factory

1.自从有了大模型后,不管企业还是个人都对大模型有了强烈的需求,通过公网访问这些大模型比如deepseek或者通义千问,用户担心隐私泄露,不愿意在公网上上传自己的私有数据,从而有了私有化部署大模型的需求。
2.用户可能会希望给大模型喂上自己的数据,这样就能对你的提问有了准确的回答,尤其是企业内部的一些数据,或者一些比较专业的行业数据。
3. LLaMA-Factory 就能实现大模型微调,添加进去自己的数据进去。而且不需要重新训练大模型。

LLaMA-Factory 安装

1.先创建一个anaconda环境llama_factory

conda create -n llama_factory python=3.10

如下图:
在这里插入图片描述2.进入llama_factory环境

conda activate llama_factory

在这里插入图片描述
3.在github上下载llama_factory

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

进入到目录:

cd LLaMA-Factory

4.安装 LLaMA Factory 相关依赖

pip install -e ".[torch,metrics]"

在这里插入图片描述
5.检验是否安装成功

llamafactory-cli version

输出:

----------------------------------------------------------
| Welcome to LLaMA Factory, version 0.9.3.dev0           |
|                                                        |
| Project page: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory |
----------------------------------------------------------

表示安装成功

LaMA Board 可视化微调(由 Gradio 驱动)

llamafactory-cli webui

会跳出webui的界面,如下图:
在这里插入图片描述

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