LLaMA-Factory：微调大模型的利器，人人都可微调大模型

大语言模型（LLM）因其强劲的语言理解和生成能力而备受关注，不过在实际应用中，这些模型一般需要针对特定任务或领域进行微调，才能够实际应用于特定领域。LLaMA-Factory是一个开源的低代码大模型训练框架，为开发者提供了一个高效、便捷的微调平台。本文将介绍LLaMA-Factory的核心功能、使用方法以及实际应用案例。

一、LLaMA-Factory简介

LLaMA-Factory是由零隙智能（SeamLessAI）开源的一款低代码大模型训练框架，通过提供可视化训练、推理平台及一键配置模型训练，LLaMA-Factory极大地简化了模型微调的复杂性，使得不懂大模型的用户也能够轻松上手。

Meta公司的开源大模型用Llama命名，像ChatGPT一样，超越名字本身成为大模型的一个代名词，Llama-Factory的命名不知道是否有此缘由？

二、LLaMA-Factory的核心功能

LLaMA-Factory集成了多种业界广泛使用的微调方法和优化技术：

1.可视化训练：提供直观易用的可视化训练界面，用户可以通过简单的拖拽、配置等操作，快速完成模型训练。

2.一键配置模型训练：内置了多种微调方法和优化技术，用户可以轻松选择适合的训练方法和参数。

`3.丰富的数据集支持：支持使用私域数据进行微调，并提供了内置的中文数据集。

4.高效的微调技术：支持LoRA和QLoRA等高效微调技术，可以在单张GPU上完成千亿参数的微调训练。

5. Web界面：提供Web界面，使得非开发人员也能方便地进行模型微调。

三、环境搭建

以下操作都是在Windows11家庭中文版系统，Anaconda3（64-bit）环境。

1.创建虚拟环境：

conda create –name llama_factory python=3.1 #llama_factory，虚拟环境名字可以自定义

2.激活虚拟环境

conda activate llama_factory

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

四、模型微调

1.下载LLaMA-Factory：

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

2..本地微调

在config.json文件中配置模型路径、训练数据路径、微调阶段等参数，即可使用MA-Factory提供的工具启动微调过程。Llama-Factory提供了可视化训练界面。

设置本地环境：

et CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

set GRADIO_SERVER_PORT=7860 #web访问端口

#启动web可视化模型训练页面LLaMA Board,即可选择和设置自己训练微调模型的各种参数，开始模型训练和微调。

python src/train_web.py

LLama-Factory极大的降低了大模型训练和微调的门槛，个人笔记本的计算能力毕竟有限，可以选择一些比较小一点的模型，在自己的机器上动手试试，定制一个自己的“大模型”，近距离体验一下大模型技术。