LLaMA-Factory：一键微调你的专属大模型（附教程）

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原创最新推荐文章于 2026-08-30 16:00:42 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

微调神器LLaMA-Factory官方保姆级教程来了，从环境搭建到模型训练评估全覆盖数据集的格式要求在不同的阶段是不同的，本教程以sft阶段的数据集需求，将以系统自带的identity数据集和将自定义的一个商品文案生成数据集为例，介绍数据集的使用。更多详情可以在https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/data/README_zh.md 中找到相关解释。系统目前支持 alpaca 和sharegpt两种数据格式，以alpaca为例，整个数据集是一个json对象的list，具体数据格式为。阅读详情

LLaMA-Factory项目以其创新的微调方法，为大模型训练领域带来了革命性的变化。

这个由北航和北大合作开发的项目，不仅集成了高效的训练技术，还通过LLaMA Board提供了一个用户友好的网页界面，让个性化微调变得轻松而直观。

微调过程

硬核

（1.点击左上角的 lang 选项中将界面语言切换为中文）

（2.点击模型名称，选择 Yi-6B 模型，此时模型路径默认会显示远程模型地址，如果您已经将模型文件全部下载至本地，可以手动将其修改为本地文件夹路径。）

（3.点击数据集，选择我们此次要使用的四个数据集 glaive_toolcall、alpaca_gpt4_en、alpaca_gpt4_zh 和 oaast_sft_zh，如果数据集下拉框为空白，请检查数据路径是否正确。选择后点击预览数据集按钮可预览数据集。）

（4.将页面翻到底部，将输出目录设置为 yi-agent-6b，训练后的模型文件会保存在 saves/Yi-6B/lora/yi-agent-6b 中。点击预览命令按钮可以看到当前配置对应的命令行脚本，如果您想使用多卡训练，可以参考下述命令来编写多卡训练脚本。）

（5.点击开始按钮启动模型训练，训练日志和损失变化图会实时展现在页面中，此时可以自由关闭或刷新网页，在本文的测试环境（A100 40GB * 1）下，约 3 小时即可完成模型训练。）

（6.训练结束后，我们切换到 Chat 栏，点击刷新适配器按钮，将适配器路径切换至 yi-agent-6b，点击加载模型按钮载入刚刚训练好的模型。）

（7.恭喜你！成功训练出了自己专属的 LLM 模型。

技术特色

亮点

高效训练：集成顶尖的训练效率技术，大幅提高大模型微调的速度。
易用性：通过LLaMA Board网页界面，用户无需编码即可进行微调操作。
个性化微调：支持上百个语言模型的个性化微调，满足不同任务需求。
实时监控：训练过程中实时展示损失曲线，随时掌握训练进度和效果。
数据集支持：支持多种数据集格式，方便用户根据特定任务准备和使用数据。
模型多样性：支持包括LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等多种架构的大模型。
技术先进：采用LoRA（Low-Rank Adaptation）等先进技术进行微调。

开源地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望