LLaMA-Factory学习（1）简介及安装步骤

操作系统：ubuntu22.04
IDE:Visual Studio Code
编程语言：Python 3.10

LLaMA-Factory 简介

LLaMA-Factory 是一个开源的全栈大模型微调框架，支持从预训练到指令微调（SFT）、强化学习（RLHF）等全流程训练。其核心特点包括：

支持多种模型：Llama、LLaMA-3、Mistral、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等。
灵活的微调方法：全参数微调（Full）、冻结微调（Freeze）、LoRA、QLoRA 等。
低资源训练：通过量化（INT4/INT8）和高效算法（如 GaLore、Unsloth）降低显存占用。
可视化界面：提供 llamafactory-cli webui 的网页界面，方便非开发者快速上手。
部署与推理：支持 API、Gradio Web 界面和命令行推理。

为什么学习 LLaMA-Factory

1.自从有了大模型后，不管企业还是个人都对大模型有了强烈的需求，通过公网访问这些大模型比如deepseek或者通义千问，用户担心隐私泄露，不愿意在公网上上传自己的私有数据，从而有了私有化部署大模型的需求。

2.用户可能会希望给大模型喂上自己的数据，这样就能对你的提问有了准确的回答，尤其是企业内部的一些数据，或者一些比较专业的行业数据。

LLaMA-Factory 就能实现大模型微调，添加进去自己的数据进去。而且不需要重新训练大模型。

LLaMA-Factory 安装

1.先创建一个anaconda环境llama_factory

bash 复制代码

conda create -n llama_factory python=3.10

如下图：
2.进入llama_factory环境

bash 复制代码

conda activate llama_factory

3.在github上下载llama_factory

bash 复制代码

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

进入到目录：

bash 复制代码

cd LLaMA-Factory

4.安装 LLaMA Factory 相关依赖

bash 复制代码

pip install -e ".[torch,metrics]"

5.检验是否安装成功

bash 复制代码

llamafactory-cli version

输出：

bash 复制代码

----------------------------------------------------------
| Welcome to LLaMA Factory, version 0.9.3.dev0           |
|                                                        |
| Project page: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory |
----------------------------------------------------------

表示安装成功

LaMA Board 可视化微调（由 Gradio 驱动）

bash 复制代码

llamafactory-cli webui

会跳出webui的界面，如下图：