LLaMA Factory 安装与配置指南：在 Ubuntu 上快速搭建大模型微调平台

LLaMA Factory 是一个开源的大语言模型微调框架，它提供了一套高效、易用的工具集，支持多种主流大语言模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）的微调与部署。该框架具有以下突出特点：

·支持模型丰富：兼容 100+ 种大语言模型，涵盖 LLaMA、Baichuan、ChatGLM、Qwen 等主流架构

·训练效率高：集成多种高效微调技术（LoRA、QLoRA 等），大幅降低显存需求

·界面友好：提供直观的 Web UI，支持零代码操作的模型训练与推理

·功能完整：覆盖模型预训练、指令微调、奖励模型训练等全流程

无论您是研究者、开发者还是企业用户，LLaMA Factory 都能帮助您快速构建和定制专属的大语言模型应用。

环境配置与LLaMA Factory安装

一、 安装git

在终端中执行以下命令，安装 Git 版本工具：

sudo apt install git

二、下载LLama-factory

使用 Git 克隆 LLaMA Factory 项目仓库：

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

三、安装conda

1、安装Conda 所需依赖：

sudo apt install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

2、下载conda 安装包

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

3、安装conda

bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

一路回车和yes，注意: 终端出现Anaconda3 will now be installed into this location:可输入自定义路径进而支持自定义conda安装路径(直接回车会默认安装到HOME目录)。

4、conda配置环境，默认没有配置环境（如下图）

查看conda安装位置

输入 nano ~/.bashrc

在bashrc文件的最后一行加入：export PATH=/home/ad/anaconda3/bin:$PATH (ad是自己的用户名)。按Ctrl+x 保存并退出编辑

配置生效

用conda -V查看版本正常了

四、创建环境

1、创建llama-factory微调环境

conda create -n llama-factory python=3.10

激活环境

conda activate llama-factory

我这里配置环境后直接进入激活环境报错（要先初始化）

解决：

source activate（重新进入虚拟环境）

conda deactivate （退出性能环境）

conda activate llama-factory（重新激活虚拟环境）

2、进入llama-factory环境后，进入到LLama-Factory文件下，安装相关依赖

pip install -e “.[torch,metrics]” --no-build-isolation -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

3、启动LLama-Factory

（这里我用的是虚拟机ubuntu20.4安装LLama-Factory，可以在win系统下通过虚拟机IP地址访问LLama-Factory界面）

ubuntu可视化系统也能访问LLama-Factory

五、gradio公开域名微调

如果ubuntu是服务器版本没有桌面的，你又想使用图形化微调，可以通过gradio创建公开域名链接进行微调

0表示第一张显卡：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

1表示创建1个域名链接：GRADIO_SHARE=1

查看有多少张卡：

nvidia-smi -L

1、启动命令行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli

gradio报错：

解决：

创建目录：mkdir -p /home/ad/.cache/huggingface/gradio/frpc

进入目录：cd /home/ad/.cache/huggingface/gradio/frpc

这个下载方式可能有问题：

wget https://github.com/gradio-app/gradio/raw/main/gradio/frpc_linux_amd64-O frpc_linux_amd64_v0.3

我用win浏览器下载，然后手动上传到frpc文件下：

链接：https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.3/frpc_linux_amd64

上传进frpc文件里，然后重命名 mv frpc_linux_amd64 frpc_linux_amd64_v0.3

添加权限 chmod +x frpc_linux_amd64_v0.3

启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui

这样就生成了一条公开域名，你也可以分享给其他人用：

https://265175b551a47a2dd5.gradio.live/

至此你已经部署好了LLaMA Factory

（如果你还不知道大模型数据集怎么制作、模型怎么下载，请在本公众号搜索相关文章学习。）

训练效果展示

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！