一、目标
了解什么是LLaMA-Factory；
成功在Wsl-Ubuntu环境下安装并运行LLaMA-Factory；
二、路径
学习笔记中关于LLaMA-Factory的简介，了解什么是LLaMA-Factory；
在Ubuntu中，下载LLaMA-Factory；
使用Conda 创建一个LLaMA-Factory专属的Python虚拟环境，并激活；
在Python虚拟环境中，部署LLaMA-Factory并运行；
三、笔记
1、什么是LLaMA-Factory？有什么作用？
LLaMA-Factory是github上的一个开源项目，可以通过web界面，可视化地轻松微调大模型。
特色：
支持微调上几百大模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
支持多种大模型训练方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和 ORPO 训练。
多精度支持：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。
多算法支持：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。
无需代码易操作可视化界面：如图所示，
2、下载代码到本地
github 官方代码镜像地址：点我直达
https://github.com/hiyouga/LLaMA-FactoryTerminal中输入以下命令，下载LLaMA-Factory代码项目到本地：
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory3、通过conda安装llama-factory的专属虚拟环境
① cd到 LLaMA-Factory目录下，在Terminal输入以下命令
conda create -n fine-tuning python=3.10②输入y，回车
开始下载conda 虚拟环境的依赖包
fine-tuning虚拟环境依赖下载完成：
③激活虚拟环境
Terminal中输入
conda activate fine-tuning激活成功
4、下载并安装llama-factory的环境依赖
①cd进入LLaMA-Factory目录中，在Terminal中输入：
pip install -e .[metrics] 依赖下载中：
②优化下载源，需要暂停下载 ctl+c，调整指令：
pip install -e .[metrics] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple下载速度从几十k，升到几M
下载完成，并自动安装成功：
5、运行llama-factory
①在LLaMA-Factory目录中，Terminal中输入以下命令：
llamafactory-cli webui②复制网址粘贴进浏览器：
http://127.0.0.1:7860/
点击左上角下拉选项卡，支持切换成中文：
6、通过LLaMA-Facotry微调（示意）
微调过程：
微调结果：
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