【LLaMA-Factory】3分钟上手：小白也能玩转大模型微调！（附代码）大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

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你是否也曾被大模型微调的高门槛劝退？显卡贵、代码复杂、配置繁琐…今天给大家带来一个 「零代码」 解决方案——LLaMA-Factory，让你轻松玩转100+大模型微调！

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🌟 什么是LLaMA-Factory？

LLaMA-Factory是一个 「一站式大模型微调框架」，支持100+主流大模型的微调训练。它的口号是：「“让大模型微调像呼吸一样简单”」 💨

🎯 核心优势

• ✅ 「零代码」 操作，配置文件即可训练
• ✅ 支持 「LoRA/QLoRA」 等高效微调技术
• ✅ 「16GB显存」 就能跑70B模型
• ✅ 提供 「Web UI」 可视化界面
• ✅ 支持 「多模态」 （文本+图像+音频）

🚀 3分钟快速上手

📋 环境准备

# 1. 安装LLaMA-Factorypip install llamafactory# 2. 验证安装llamafactory-cli version

🎨 方式一：Web UI可视化操作（推荐新手）

# 启动Web界面llamafactory-cli webui

访问 http://localhost:7860 即可看到漂亮的可视化界面：

┌─────────────────────────────────────────┐│          LLaMA-Factory WebUI            ││  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐       ││  │ 模型选择    │  │ 训练方式    │       ││  │ • LLaMA3    │  │ • LoRA      │       ││  │ • Qwen      │  │ • 全参数    │       ││  │ • ChatGLM   │  │ • QLoRA     │       ││  └─────────────┘  └─────────────┘       ││  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐       ││  │ 数据集      │  │ 训练参数    │       ││  │ • alpaca    │  │ • 学习率    │       ││  │ • 自定义    │  │ • batch_size│       ││  └─────────────┘  └─────────────┘       ││          [开始训练] [保存配置]           │└─────────────────────────────────────────┘

⚙️ 方式二：配置文件（推荐进阶用户）

创建配置文件 train.yaml：

### 模型配置model_name_or_path:meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct# 使用LLaMA3-8B模型trust_remote_code:true                                  # 信任远程代码### 训练方法stage:sft                                               # 监督微调do_train:true                                           # 执行训练finetuning_type:lora                                    # 使用LoRA技术lora_rank:8                                             # LoRA秩，控制参数量lora_target:all                                         # 作用于所有层### 数据集配置dataset:identity,alpaca_en_demo                          # 训练数据集template:llama3                                          # 对话模板cutoff_len:2048                                         # 最大序列长度max_samples:1000                                        # 最大样本数### 训练参数per_device_train_batch_size:1                           # 每设备批次大小gradient_accumulation_steps:8                           # 梯度累积步数learning_rate:1.0e-4                                    # 学习率num_train_epochs:3.0                                    # 训练轮数lr_scheduler_type:cosine                                # 学习率调度器### 输出配置output_dir:saves/llama3-8b/lora/sft                     # 输出目录logging_steps:10                                        # 日志步数save_steps:500                                          # 保存步数

一键启动训练：

llamafactory-cli train train.yaml

📊 训练流程图解

🎯 实战案例：自定义医疗问答模型

1️⃣ 准备数据集

创建医疗问答数据集 medical_data.json：

[  {    "instruction": "患者：我最近总是头痛，可能是什么原因？",    "input": "",    "output": "头痛可能由多种原因引起，包括：1. 紧张性头痛（最常见）2. 偏头痛 3. 颈椎问题 4. 睡眠不足 5. 眼睛疲劳。建议详细描述头痛的性质、部位、持续时间等，以便更准确判断。"  },  {    "instruction": "患者：我感冒了，应该吃什么药？",    "input": "",    "output": "普通感冒通常不需要特殊药物治疗，建议：1. 多休息，保证充足睡眠 2. 多喝温水 3. 可服用维生素C增强免疫力 4. 如有发热可适量服用退烧药 5. 症状严重或持续不缓解请及时就医"  }]

2️⃣ 配置训练文件

### 模型配置model_name_or_path:qwen/Qwen-7B-Chat# 使用Qwen-7B中文模型### 训练配置stage:sftdo_train:truefinetuning_type:loralora_rank:16                          # 增大秩以获得更好效果lora_target:all### 数据集配置dataset:medical_qa                    # 自定义数据集template:qwen                         # Qwen模板cutoff_len:4096                       # 支持更长文本max_samples:5000                      # 更多训练样本### 训练参数per_device_train_batch_size:2gradient_accumulation_steps:4learning_rate:5.0e-5                  # 稍小学习率num_train_epochs:5.0                  # 更多训练轮数warmup_ratio:0.1                      # 预热比例### 输出配置output_dir:saves/qwen-7b-medical-loralogging_steps:50save_steps:1000plot_loss:true                        # 绘制损失曲线

3️⃣ 开始训练

# 启动训练llamafactory-cli train medical_train.yaml# 监控训练进度tensorboard --logdir saves/qwen-7b-medical-lora/runs

📈 性能对比表格

模型大小	训练方式	显存占用	训练时间	效果评分
7B	全参数微调	28GB	8小时	9.2/10
7B	LoRA微调	16GB	2小时	8.8/10
7B	QLoRA微调	10GB	2.5小时	8.5/10
13B	LoRA微调	22GB	4小时	9.1/10
70B	LoRA微调	24GB	12小时	9.5/10

🔧 模型推理使用

训练完成后，使用模型进行推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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