launcher.py: error: the following arguments are required: --output_dir

记录一个LLaMA-Factroy配置过程。

安装

复制代码
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"

训练

复制代码
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train example/train_lora/.yaml

按理说配置好文件应该就可以启动了,但是一直包错说没有output_dir这个参数。百思不得其解,后来我把整个yaml文件的参数都注视掉,竟然还是报了同样的错。我发现可能是其他地方出错,后来发现竟然是我的yaml配置文件是以yml结尾,官方的是以yaml结尾。大乌龙。因此如果官方有例子,尽量复制,再手动改,稍微细节没对上就会报错,这很正常,但是要通过尽可能合理的方式避免bug。

相关推荐
浮生望4 小时前
大模型结构化输出怎么选:从 JSON.parse、OutputParser 到 Zod
llm
AINative软件工程4 小时前
LLM Prompt Registry 工程实践:集中管理 Prompt,让模型调用不再散落在代码各处
后端·python·llm
XLYcmy14 小时前
Dify 本地部署、Ollama 与 Xinference 集成:踩坑与最佳实践指南
llm·agent·dify·rag·ollama·rerank·harness
吃饱了得干活19 小时前
Agent 的架构、多智能体与落地:从 Demo 到生产系统
llm·agent
CoderJia程序员甲1 天前
GitHub 热榜项目 - 周榜(2026-10-03)
ai·大模型·llm·github·ai教程
bullkingluo1 天前
从零到一搭建企业级智能问答系统:Ch12 · 结构化输出与工具调用
人工智能·架构·llm
桃西西呀1 天前
LangChain 之五:智能体与工具
人工智能·langchain·llm
bullkingluo1 天前
从零到一搭建企业级智能问答系统:Ch11 ·大模型调参与效果评测
人工智能·架构·llm
夫子3961 天前
【第三部分:第一个 Agent 应用】14. 开发一个完整的企业知识助手:从 RAG 到 Agent
llm·agent
liulilittle1 天前
短期内不存在通用 AI 工作流魔法
大数据·开发语言·c++·人工智能·llm·agent·tools