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基于 Qwen2.5 与 LLaMA-Factory 的 LoRA 微调实战本文将详细介绍如何在 Windows 环境下（单卡 8G 显存），利用 LLaMA-Factory 框架对 Qwen2.5-1.5B 模型进行 LoRA 微调，并通过 Ollama 实现本地部署。我们将通过人设注入（Identity Injection），把通用的 AI 模型训练成一位名为 Elaine 的专属助手。

如何通过Llama-Factory最大化利用GPU算力资源？在当前大模型技术飞速发展的背景下，越来越多的团队希望基于 LLaMA、Qwen 或 Baichuan 等主流架构定制专属的语言模型。但现实是：全参数微调动辄需要上百GB显存，一张 A100 都可能捉襟见肘，更别说普通开发者手里的 RTX 3090 了。

Llama-Factory能否支持模型热插拔微调？在大模型应用日益普及的今天，企业与开发者不再满足于“能否微调”，而是更关注“如何快速迭代、灵活切换”。一个典型的场景是：团队同时在做客服对话、代码生成和内容摘要三个任务，希望共用同一个基座模型（如 Qwen 或 LLaMA），但能独立训练、随时切换不同任务的微调权重，并且不中断服务。这种需求催生了一个关键问题——Llama-Factory 是否支持“模型热插拔微调”？

告别复杂脚本：使用Llama-Factory进行图形化大模型训练在今天，哪怕你只是个对AI稍有兴趣的开发者，也可能被“微调一个专属大模型”这件事吸引过。想象一下：你的企业有一套内部知识库，你想让AI像老员工一样精准回答新人提问；或者你在做医疗、法律这类专业领域应用，通用模型总是答非所问——这时候，定制一个懂行的模型就成了刚需。

Ubuntu环境中LLaMA Factory 的部署与配置—构建大语言模型微调平台什么是LLaMA-Factory？ LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预训练模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景，如智能客服、语音识别、机器翻译等。

小俊俊的博客

Llama-Factory微调Qwen2.5-VL从数据集制作到部署记录电脑环境配置： 1.ubuntu24 2.3090(24G) 3.Cuda==12.9我的数据集主要是对图像内容进行描述 1.Label-studio制作数据集这是最原始的从零开始制作数据集的方法，不建议这样做！安装完label-studio后，输入指令启动

搭建LLaMA-Factory环境使用以下命令，下载源代码：或者直接点击【LLaMA-Factory】下载源代码。下载后进入LLaMA-Factory目录，查看README_zh.md文件，找到关键字“python”，确定要安装的python版本，如下所示：

基于 Docker 的 LLaMA-Factory 全流程部署指南LLaMA-Factory 是一个强大且高效的大语言模型（LLM）微调框架，支持多种微调方法（如 LoRA、QLoRA）、完整的训练流程（SFT、RM、PPO、DPO）以及丰富的模型和数据集支持，能帮助你在消费级显卡上高效微调大型语言模型。

西西弗Sisyphus

LLaMA-Factory 单卡后训练微调Qwen3完整脚本flyfish将下面代码保存为 train_single_gpu.sh修改脚本中的以下参数： MODEL_PATH：模型路径 DS_CONFIG_PATH：DeepSpeed配置文件路径 OUTPUT_PATH：输出目录路径 --dataset erfen：替换为实际数据集名称这里是erfen

勤奋的知更鸟

LLaMA-Factory和python版本的兼容性问题解决笔者今天在电脑上安装下LLaMA-Factory做下本地的模型调优。从github上拉取代码git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git. pycharm建立工程,按照官网指导如下: LLaMA-Factory 安装

LLaMA-Factory：了解webUI参数选型建议：资源受限优先选择lora，需要最高精度且资源充足用ful，快速适配相似领域用freeze。上面说的full、freeze、lora属于参数更新策略，决定微调哪些参数。

LLaMA-Factory：环境准备注意: RTX 4090 笔记本 GPU 的 16GB VRAM 限制了可运行的模型大小。建议使用 4-bit 或 8-bit 量化模型（如 LLaMA 3.1 8B 或 13B）以适应 VRAM 限制。

【LLaMA-Factory】使用LoRa微调训练DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B如果不禁用开源驱动，直接安装nvidia-smi，会安装失败，在日志文件/var/log/nvidia-installer.log中会出现以下错误信息 ERROR: Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'

大模型微调指南之 LLaMA-Factory 篇：一键启动LLaMA系列模型高效微调LLaMA-Factory 是一个用于训练和微调模型的工具。它支持全参数微调、LoRA 微调、QLoRA 微调、模型评估、模型推理和模型导出等功能。

大模型微调之LLaMA-Factory 系列教程大纲环境部署与框架特性Web UI 快速上手命令行深度操作数据格式规范数据清洗与增强数据集注册与验证参数高效微调（PEFT）

LLaMA-Factory部署以及大模型的训练（细节+新手向）经过一段时间的探索，从手动编写训练代码到寻求框架辅助训练，遇到了各种各样的问题。前面我介绍了dify的部署，但是并没有详细介绍使用方式，是因为我在尝试利用dify的时候碰到了很多困难，总结下来首先就是他的环境和端口通信问题比较难以解决，所以我就没有去讲。这几天我又尝试了使用国产的训练框架LLaMa-Factory，发现它更容易上手，环境配置更简单，并且经过尝试已经初步得出的成果，所以这篇文章我会为大家讲解从部署开始如何使用LLaMa-Factory训练自己的大模型的流程

CentOS8.5 LLaMA-Factory训练模型注：VMware16 + CentOS8.5 虚拟机尝试，不能实现GPU直通，训练不能成功。需要单独服务器直接安装linux系统。还要查看自己的显卡是否支持CUDA

Ubuntu 22.04 AI大模型环境配置及常用工具安装建议使用 Ubuntu22.04 以下配置皆以 Ubuntu22.04 系统版本为例【建议安装 3.10】（安装miniconda或者conda来管理虚拟环境）

LLaMA-Factory 数据集成从入门到精通LLaMA-Factory 框架通过Alpaca/Sharegpt双格式体系实现多任务适配，其中Alpaca专注结构化指令微调（含SFT/DPO/预训练），Sharegpt支持多角色对话及多模态数据集成。核心配置依托 dataset_info.json 实现数据源映射、格式定义（formatting）、列名绑定（columns）及角色标签（tags）设置，需特别注意多模态路径与文本标记的严格匹配。优先级规则遵循：云端仓库 > 本地脚本 > 文件直读，配置时须规避角色标签冲突和路径验证疏漏等常见误区。