llama-factory部署

### 如何部署 LLaMA-Factory 项目

#### 准备环境
为了成功部署 LLaMA-Factory 项目，首先需要准备合适的开发环境。这包括安装必要的软件包和配置硬件资源。

确保拥有支持 CUDA 的 GPU 设备来加速模型训练过程[^3]。对于操作系统的选择，推荐使用 Linux 或 macOS，因为这些平台提供了更好的兼容性和稳定性。

#### 安装依赖项
按照官方文档中的说明，在目标服务器上安装 Python 和其他必需库。可以利用 `pip` 工具快速完成此操作：

pip install -r requirements.txt

上述命令会自动下载并安装所有由 LLaMA-Factory 所需的Python 库文件[^1]。

#### 获取源码
通过 Git 克隆仓库至本地计算机:

git clone https://github.com/your-repo-url/Llama-Factory.git
cd Llama-Factory

这样就可以获得最新版本的代码以及相关脚本[^2]。

#### 设置配置参数
编辑配置文件以适应特定的应用场景需求。通常情况下，配置文件位于项目的根目录下，默认名为 `.env` 或者类似的名称。根据实际情况调整路径、端口等设置。

#### 启动服务
启动 LLaMA-Board 可视化界面用于监控微调进度和其他重要指标。可以通过 CLI 命令轻松做到这一点：

llamafactory-cli board start

这条指令将会初始化 Web UI 并使其可访问。

#### 测试连接
最后一步是验证整个系统的正常工作状态。打开浏览器输入指定地址即可查看是否能够顺利加载页面。如果一切正常，则表示已经成功完成了 LLaMA-Factory 的部署流程。