大模型微调听起来很神秘，但实际上很简单，本文旨在为新手小白提供最简明的教程，训练一个你自己的专属AI。

首先什么是大模型微调，可以参考作者的上一篇公众号文章，这里面就不展开讲了。下面直观展示了微调前后的对比。

微调前：

微调后：

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首先为什么选择LLaMA Factory？

还在为微调大模型头疼？环境配置复杂、代码调试难、显存爆炸？LLaMA Factory 一键解决所有痛点！
它集成了LoRA、全量微调等主流方法，支持LLaMA、Qwen、Baichuan等热门模型，提供可视化Web界面，小白也能5步上手！更支持模型量化，低显存设备也能流畅运行。

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环境搭建：10分钟搞定

前置条件（准备好了，可以跳过）

• 准备一张16G显存以上的GPU，推荐3090或者4090；
• 安装好对应的显卡驱动以及 cuda12.1以上，具体可以参考下面的教程； https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html

Step 1：创建虚拟环境

conda create -n llama_factory python=3.10

Step 2：克隆 LLaMA-Factory 项目代码

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

Step 3：安装依赖
进入项目目录，执行：

cd LLaMA-Factory

Step 4：验证安装
输入 llamafactory-cli version，显示版本号即成功。

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微调实战：

1、启动Web界面

Web界面（推荐新手）

1. 启动界面**：**
   进入到 LLaMA-Factory 目录下：执行下面的命令

llamafactory-cli webui

访问 http://localhost:7860，进入操作台。

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2、数据准备：核心步骤！

修改数据集：identity.json

修改数据集：找到 data/identity.json

将 {{name}} 和 {{author}} 替换成你的信息；

修改后的数据:

3、Qwen2.5-0.5B 模型下载

pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

4、（train）模型微调

语言：zh

最后点击-开始按钮；

训练完成后，模型权重文件存储在 ：saves/Qwen2.5-0.5B-Instruct/lora 目录中；

5、（Evaluate & Predict）模型结果预测与评估

数据集：选择 identity数据集；

点击开始；

6、（Chat） 加载训练好的loar权重，测试下对话情况

检查的路径：选择刚才训练好的loar模型路径；

点击加载模型后，可以进行对话；

结果可以看到，这样你就成功的微调了一个你自己的大模型；快来和我一起构建你自己的专属机器人吧！

7、（Export）将你loar微调后的模型与基础模型进行合并后，导出成一个完整的模型

检查的路径：选择刚才训练好的loar模型路径；

导出目录：填入你要导出的目录；

点击 开始导出，即可导出；

导出成功后，就可以把模型文件发给别人使用了！

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注意事项

1.显存不足**：**

• 启用量化训练（QLoRA）。
• 降低批次大小（batch_size），如从8改为4。

2.灾难性遗忘**：**

• 混合通用数据与领域数据训练，保留模型通用能力。
• 使用较小学习率（如5e-6），避免过度覆盖预训练知识。

3.过拟合**：**

• 添加验证集
• 数据增强：同义词替换、回译扩充数据集。

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总结

通过LLaMA Factory，即使是新手也能轻松将通用大模型变为法律顾问、医疗助手、客服专家。只需记住：

1. 数据质量决定上限**——清洗、对齐、多样化！**
2. 参数调节影响速度**——从小学习率开始，逐步优化。**
3. 工具是杠杆**——善用Web界面和社区资源！**

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大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，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100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

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。

二、640套大模型报告（免费分享）

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)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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