LLaMA-Factory 安装和配置指南
LLaMA-Factory 易于使用的LLM微调框架（LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川， Qwen, ChatGLM）。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory
1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
LLaMA-Factory 是一个高效的大型语言模型（LLM）微调平台，旨在通过简单的 WebUI 界面，让用户无需编写代码即可在本地微调上百种预训练模型。该项目支持多种模型和微调方法，包括 LoRA、QLoRA 等，适用于从初学者到高级用户的需求。
主要编程语言
LLaMA-Factory 主要使用 Python 编程语言开发，依赖于 PyTorch 等深度学习框架。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术
LoRA (Low-Rank Adaptation): 一种高效的模型微调技术，通过低秩矩阵分解减少参数量。 QLoRA (Quantized LoRA): 结合量化技术的 LoRA，进一步减少内存占用。 FlashAttention: 加速注意力机制的计算。 RoPE (Rotary Position Embedding): 扩展模型的上下文长度。主要框架
PyTorch: 深度学习框架，用于模型训练和微调。 Gradio: 用于构建 WebUI 界面。 vLLM: 用于加速推理。3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
操作系统: 支持 Linux 和 macOS，建议使用 Ubuntu 20.04 或更高版本。 Python 环境: 建议使用 Python 3.8 或更高版本。 CUDA 支持: 如果使用 GPU 进行训练，确保已安装 CUDA 11.x 或更高版本。 Git: 用于克隆项目代码。详细安装步骤
步骤 1: 克隆项目代码
首先，使用 Git 克隆 LLaMA-Factory 项目到本地：
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
步骤 2: 创建虚拟环境
建议在虚拟环境中安装项目依赖，以避免与其他项目冲突：
python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate
步骤 3: 安装依赖
使用 pip 安装项目所需的依赖包：
pip install -r requirements.txt
步骤 4: 配置环境变量
根据需要配置环境变量，例如 CUDA 路径等。可以在 .env 文件中设置：
echo "CUDA_HOME=/usr/local/cuda" >> .env
步骤 5: 启动 WebUI
安装完成后，可以通过以下命令启动 WebUI：
python train_web.py
启动后，打开浏览器访问 http://localhost:7860，即可进入 LLaMA-Factory 的 WebUI 界面。
配置指南
在 WebUI 界面中，用户可以根据需求选择不同的模型和微调方法，配置训练参数，如学习率、批量大小等。配置完成后，点击“开始训练”按钮即可开始微调模型。
总结
通过以上步骤，您已经成功安装并配置了 LLaMA-Factory 项目。接下来，您可以根据实际需求，使用 WebUI 界面进行模型的微调和训练。
LLaMA-Factory 易于使用的LLM微调框架（LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川， Qwen, ChatGLM）。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory
总结
以下是《LLaMA-Factory 安装和配置指南》的总结：**项目概述**：
LLaMA-Factory 是一个专为大型语言模型（LLM）设计的高效微调平台，它支持用户无需编写代码，通过简单的WebUI界面就能在本地微调包括LLaMA, BLOOM, Mistral, 百川，Qwen, ChatGLM在内的多种预训练模型。该项目适合从初学者到高级用户的不同需求。
**核心特色**：
- **易于使用**：提供直观的WebUI界面，用户无需深入代码细节即可完成模型微调。
- **支持多模型**：兼容并支持多样的LLM预训练模型。
- **多样微调方法**：包含LoRA、QLoRA、FlashAttention、RoPE等高效微调技术。
**核心技术与框架**：
- **关键技术**：LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化LoRA）、FlashAttention（快速注意力计算）、RoPE（旋转位置嵌入）。
- **主要框架**：PyTorch用于模型训练和微调，Gradio用于构建WebUI，vLLM用于加速推理。
**安装与配置步骤：**
1. **准备工作**：确保Linux或macOS系统（推荐Ubuntu 20.04+），Python 3.8+环境，安装CUDA 11.x+（如果使用GPU），及Git工具。
2. **克隆项目**：通过Git将LLaMA-Factory项目代码克隆到本地。
3. **创建虚拟环境**：建议使用虚拟环境以隔离依赖。
4. **安装依赖**：通过pip安装项目所需的所有依赖包。
5. **配置环境变量**：根据需要配置如CUDA路径等环境变量。
6. **启动WebUI**：通过运行`train_web.py`脚本来启动Web界面，并在浏览器中访问`http://localhost:7860`访问应用。
** 配置指南**：
在WebUI界面中，用户可轻松选择不同的LLM模型与微调方法，并根据需要设置训练参数（如学习率、批量大小等），最后点击“开始训练”按钮即可启动模型微调过程。
**总结**：
LLaMA-Factory 提供了一种便捷高效的大型语言模型微调解决方案，通过简单的安装配置步骤和直观的WebUI界面，让用户能够快速、灵活地微调各种LLM模型。无论是初学者还是高级用户均能从中受益。详细的安装与配置指南帮助用户轻松上手该平台，实现个性化模型调优。