llama-factory快速开始

### 关于 LLaMA-Factory 快速入门教程

#### 安装准备
为了开始使用 LLaMA-Factory，需先准备好开发环境。这涉及克隆 GitHub 上的仓库并创建合适的 Python 环境。

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

上述命令用于获取项目文件以及配置国内镜像加速依赖包下载速度[^1]。

#### 安装依赖项
进入 `LLaMA-Factory` 文件夹之后，执行如下指令来安装所需的 Python 库：

pip install -e '.[torch,metrics]'

这条语句会依据 setup.py 中定义的内容安装必要的组件和支持工具[^3]。

#### 启动服务
当一切设置就绪后，可以通过简单的命令行调用来激活模型服务：

ollama run llama3-chat-merged

此命令将会启动指定版本的语言模型提供交互式对话支持[^2]。

相关问题

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。

如何使用llama-factory

### 关于 LLaMA-Factory 的使用指南

#### 安装与环境准备
为了顺利利用 LLaMA-Factory 进行工作，首先需要完成软件包的安装并准备好运行环境。这通常涉及到设置Python虚拟环境、安装依赖库以及其他必要的准备工作[^2]。

#### 用户界面操作——LLaMA Board GUI
一旦完成了上述提到的基础搭建，在图形界面上可以直观地管理各项任务。通过 LLaMA Board GUI 可以轻松启动新的训练作业或是调整现有模型参数来进行微调。该工具提供了友好的交互方式来监控进度和性能指标，使得整个流程更加透明化和便捷高效。

#### 参数理解与应用
掌握命令行中的各种选项对于充分利用这个框架来说非常重要。这些参数涵盖了从数据加载到优化器选择等多个方面，每一个都有其特定的作用范围和默认值设定。熟悉它们能够帮助使用者更精准地控制实验条件从而获得更好的效果[^1]。

#### LoRA 模型微调实例
具体实践中经常会选择对预训练大语言模型实施低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA），以此提高特定领域内的表现力而不显著增加计算成本。比如针对GLM-4-9B-Chat这样的对话系统做针对性改进时，可以通过定义适配层的方式快速实现功能增强目标[^3]。

# 示例：执行LoRA微调脚本前先确认已按照官方文档指示正确设置了所有前置项
cd path/to/your/project
python train_lora.py \
    --model_name_or_path glm-4b-chat \
    --output_dir ./outputs/lora-tuned-glm \
    --per_device_train_batch_size 8 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 3