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