一、安装llama模型文件
下载地址（魔塔）：https://modelscope.cn/models/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct/files
点击下载模型，复制git命令：
git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git在存放模型空白处右键，点击git bash here，下载llama3模型至本地
由于文件较大，因此该过程比较久，保持下载窗口打开，知道出现下一命令行表示下载完成。
二、安装LLaMA-Factory
github:hiyouga/LLaMA-Factory: Unify Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs (github.com)
将其下载到本地
三、为LLaMA-Factory配置环境
进入LLaMA-Factory目录，在路径处输入cmd并回车进入该目录位置的终端
新建虚拟环境
conda create -n llama_factory python=3.10 -y激活虚拟环境
conda activate llama_factory安装依赖
pip install -e .[metrics,modelscope,qwen]pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.2.post2-py3-none-win_amd64.whl安装tensorboard
pip install tensorboard设置环境变量
Set USE MODELSCOPE HUB=1四、运行LLaMA-Factory的webui.py
执行代码
python src/webui.py若顺利，会打开如下网页(初始界面)
五、微调模型
在“Model name”中选择“LLaMA3-8B”,将“Model path”中的路径填写Meta-Llama-3-8B-Instruct文件夹的路径
在dataset中即可选择预先准备好的数据集进行微调
以微调为中文模型举例，则在下拉选项中选择后缀为zh的数据集
点击“Start”开始微调。
六、导出模型
1.微调训练结束之后，点击“Export”选项卡，切换到导出功能区！
2.点击“Refresh adapters”按钮，刷新lora模型，在左侧的下拉列表中选择刚刚训练好的模型！
3.在“Max shard size(GB)”中设置好每个拆分模型的最大size；
4.在“Export dir”中设置模型保存的路径；
5.点击“Export”按钮，开始导出模型（需要点时间等待）；