什么是 LLaMA Factory**？**

LLaMA Factory 是一个开源的大语言模型微调框架，它提供了一套高效、易用的工具集，支持多种主流大语言模型（如 LLaMA、ChatGLM、Qwen 等）的微调与部署。该框架具有以下突出特点：

·支持模型丰富：兼容 100+ 种大语言模型，涵盖 LLaMA、Baichuan、ChatGLM、Qwen 等主流架构

·训练效率高：集成多种高效微调技术（LoRA、QLoRA 等），大幅降低显存需求

·界面友好：提供直观的 Web UI，支持零代码操作的模型训练与推理

·功能完整：覆盖模型预训练、指令微调、奖励模型训练等全流程

无论您是研究者、开发者还是企业用户，LLaMA Factory 都能帮助您快速构建和定制专属的大语言模型应用。

环境配置与LLaMA Factory安装

一、安装git

在终端中执行以下命令，安装 Git 版本工具：

sudo apt install git

下载LLama-factory

使用 Git 克隆 LLaMA Factory 项目仓库：

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

三、安装conda

1、安装Conda 所需依赖：

sudo apt install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6

2、下载conda 安装包

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

3、安装conda

bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

一路回车和yes，注意: 终端出现Anaconda3 will now be installed into this location:可输入自定义路径进而支持自定义conda安装路径(直接回车会默认安装到HOME目录)。

4、conda配置环境，默认没有配置环境（如下图）

查看conda安装位置

输入 nano ~/.bashrc

在bashrc文件的最后一行加入：export PATH=/home/ad/anaconda3/bin:$PATH (ad是自己的用户名)。按Ctrl+x 保存并退出编辑

配置生效

用conda -V查看版本正常了

四、创建环境

1、创建llama-factory微调环境

conda create -n llama-factory python=3.10

激活环境

conda activate llama-factory

我这里配置环境后直接进入激活环境报错（要先初始化）

解决：

source activate（重新进入虚拟环境）

conda deactivate （退出性能环境）

conda activate llama-factory（重新激活虚拟环境）

2、进入llama-factory环境后，进入到LLama-Factory文件下，安装相关依赖

pip install -e “.[torch,metrics]” --no-build-isolation -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

3、启动LLama-Factory

（这里我用的是虚拟机ubuntu20.4安装LLama-Factory，可以在win系统下通过虚拟机IP地址访问LLama-Factory界面）

ubuntu可视化系统也能访问LLama-Factory

五、gradio公开域名微调

如果ubuntu是服务器版本没有桌面的，你又想使用图形化微调，可以通过gradio创建公开域名链接进行微调

0表示第一张显卡：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

1表示创建1个域名链接：GRADIO_SHARE=1

查看有多少张卡：

nvidia-smi -L

1、启动命令行：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli

gradio报错：

解决：

创建目录：mkdir -p /home/ad/.cache/huggingface/gradio/frpc

进入目录：cd /home/ad/.cache/huggingface/gradio/frpc

这个下载方式可能有问题：

wget https://github.com/gradio-app/gradio/raw/main/gradio/frpc_linux_amd64-O frpc_linux_amd64_v0.3

我用win浏览器下载，然后手动上传到frpc文件下：

链接：https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.3/frpc_linux_amd64

上传进frpc文件里，然后重命名 mv frpc_linux_amd64 frpc_linux_amd64_v0.3

添加权限 chmod +x frpc_linux_amd64_v0.3

启动 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui

这样就生成了一条公开域名，你也可以分享给其他人用：

https://265175b551a47a2dd5.gradio.live/

至此你已经部署好了LLaMA Factory

（如果你还不知道大模型数据集怎么制作、模型怎么下载，请在本公众号搜索相关文章学习。）

训练效果展示

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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