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

原创 于 2025-12-14 10:15:00 发布 · 894 阅读 · 18 ·
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#llama #人工智能 #langchain #agent #LLM #RAG #本地化部署

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。）

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<think>首先，用户的问题是基于之前的引用和系统指令。用户询问的是在Ubuntu系统中使用LLaMA Factory的方法。引用提供了关于LLaMA Factory的信息，包括它的功能、支持的模型、微调方法等。 系统指令要求： - 使用$...$格式表示行内数学表达式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识（例如：[^1]）。 用户的问题是："我想查找在Ubuntu系统中使用一站式大模型高效微调平台LLaMA Factory的方法 请问Ubuntu系统下一站式大模型高效微调平台LLaMA Factory的使用方法"。这是一个关于如何在Ubuntu系统中使用LLaMA Factory的问题。 从引用中提取相关信息： - 引用[1]：介绍了LLaMA Factory支持多种模型，有用户友好的Web界面。 - 引用[2]：介绍了如何使用PAI和LLaMA Factory微调Llama-3模型，提到了LoRA方法。 - 引用[3]：详细描述了LLaMA-Factory的推理方式，包括使用命令行工具、Web界面、vllm引擎等。 - 引用[4]：提供了微调时的显存要求，基于模型大小和方法。 用户指定了Ubuntu系统，所以我需要关注在Ubuntu上的安装和使用步骤。 构建回答结构： 1. **介绍LLaMA Factory**：简要解释是什么及其优势。 2. **系统要求**：确保Ubuntu系统满足要求，如Python版本、GPU内存等（参考引用[4]）。 3. **安装步骤**： - 依赖安装：如Python、PyTorch等。 - 安装LLaMA Factory。 4. **使用方法**： - 微调模型：使用LoRA等方法（参考引用[2]）。 - 推理：使用命令行或Web界面（参考引用[3]）。 5. **注意事项**：如显存要求。 6. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。 参考用户之前的请求：系统级指令提到要引用段落末尾添加标识，所以我需要在回答中自然地引用相关引用。 回答必须使用中文。 可能的安装和使用步骤： - 安装步骤可能包括：克隆仓库、安装依赖。 - 使用方法：配置微调参数、运行命令。 从引用[3]： - 推理命令：`llamafactory-cli chat inference_config.yaml` 或 `llamafactory-cli webchat inference_config.yaml` - 微调：引用[2]提到使用PAI和LLaMA Factory，但用户需要Ubuntu-specific方法。假设LLaMA Factory有通用安装。 通用步骤： 1. 确保系统有Python、CUDA等。 2. 安装LLaMA Factory: `pip install llama-factory` 或从GitHub克隆。 3. 配置模型路径等。 4. 运行微调或推理命令。 生成相关问题： - 基于主题，如：如何使用LoRA微调？如何优化推理速度？ 最终回答结构： - 开头介绍。 - 分步骤说明安装和使用。 - 结束时添加相关问题列表。 </think>### 在Ubuntu系统中使用LLaMA Factory的一站式高效微调方法 LLaMA Factory 是一个开源的大模型高效微调框架，支持多种流行模型（如 LLaMA、Mistral、Llama-3 等），提供零代码或低代码操作界面，适用于学术研究和企业应用。在 Ubuntu 系统上，您可以轻松安装和使用它进行模型微调、推理和部署。以下步骤基于引用资料，结合 Ubuntu 环境（推荐 Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本），确保您能快速上手。关键依赖包括：Python 3.8+、NVIDIA GPU（支持 CUDA 11.8+）、以及足够的显存（参考引用[4]的显存要求表）。 #### 1. **系统环境准备** 在 Ubuntu 上启动前，确保系统满足以下要求： - **硬件要求**：至少配备 NVIDIA GPU，显存根据模型大小和微调方法不同而变化（如微调 7B 模型时，QLoRA 方法需 4~8GB 显存）。详细显存需求可参考引用[4]的表格： | 方法 | 7B 模型显存 | 14B 模型显存 | |------|-------------|--------------| | Full (bf16/fp16) | 32GB | 60GB | | QLoRA | 4~10GB | 8~20GB | - **软件依赖**：安装必备工具： ```bash # 更新系统并安装 Python 和 pip sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git -y # 安装 CUDA Toolkit（以 CUDA 11.8 为例） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/3bf863cc.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /" sudo apt install cuda-11-8 -y # 设置环境变量（添加到 ~/.bashrc） echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 验证安装：`nvidia-smi` 应显示 GPU 状态，`nvcc --version` 确认 CUDA 版本[^4]。 #### 2. **安装 LLaMA Factory** 通过 pip 或 GitHub 克隆安装 LLaMA Factory，以下步骤在 Ubuntu 终端执行： ```bash # 创建虚拟环境（推荐） python3 -m venv llama-env source llama-env/bin/activate # 安装 PyTorch 和 LLaMA Factory pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install llama-factory # 或从 GitHub 克隆最新版本（可选，用于获取完整功能） git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt ``` 安装完成后，检查版本：`llamafactory-cli --version`。LLaMA Factory 支持多种模型和微调方法（如 LoRA、QLoRA），覆盖从基础模型到企业级应用[^1]。 #### 3. **使用方法：微调与推理** LLaMA Factory 提供命令行工具和 Web 界面两种方式。以下以微调 Llama-3 模型为例（基于引用[2]的 LoRA 方法），并支持中文任务如问答或角色扮演。 - **微调模型（Fine-tuning）**： 1. 准备数据集：将中文数据集（如 JSON 格式）放在 `data/` 目录下。 2. 创建配置文件（例如 `finetune_config.yaml`），指定模型、方法和数据集： ```yaml model_name_or_path: meta-llama/Llama-3-8B # 原始模型路径 dataset_dir: data/ # 数据集目录 finetuning_type: lora # 使用轻量化LoRA方法 output_dir: outputs/ # 输出目录 ``` 3. 运行微调命令： ```bash llamafactory-cli finetune finetune_config.yaml ``` 微调过程中，LLaMA Factory 会自动优化训练效率，并生成日志文件。完成后，模型权重保存在 `outputs/` 目录。验证效果可通过 ROUGE 分数或人工测试（引用[2]）。 - **推理与对话（Inference）**： - **命令行推理**：使用简单 chat 模式： ```bash llamafactory-cli chat inference_config.yaml # 配置文件需指定模型和模板 ``` 在配置文件中添加 `adapter_name_or_path: outputs/` 以加载微调后的模型。 - **Web 界面推理**：启动可视化界面，适合交互式测试： ```bash llamafactory-cli webchat inference_config.yaml ``` 访问 `http://localhost:7860` 在浏览器中使用。 - **批量推理**：对于大规模数据集，启用 vllm 引擎加速（引用[3]）： ```bash llamafactory-cli vllm --config inference_config.yaml --input data/test.json --output results.json ``` 或在配置中设置 `infer_backend: vllm` 以提升速度[^3]。 #### 4. **注意事项** - **显存管理**：Ubuntu 下可使用 `nvidia-smi` 监控 GPU 使用。如果显存不足，优先选用 QLoRA 方法（占用更低，见引用[4]）。 - **常见问题**：安装失败时，检查 CUDA 版本兼容性；微调超时通常因数据集过大，可缩减批次大小。 - **安全提示**：操作涉及高资源消耗，建议在专业服务器或云平台（如 PAI）运行（引用[2]）。 通过以上步骤，您可以在 Ubuntu 上高效完成模型微调和推理。LLaMA Factory 的用户友好设计（如 LlamaBoard Web 界面）显著降低了入门门槛，即使是零基础用户也能快速上手[^1]。后续可结合实际业务数据集进行优化，解决特定场景问题。
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