llama-factory微调本地下载的大模型
时间: 2025-05-08 09:19:41 浏览: 50
### 下载和微调 LLaMA-Factory 大语言模型的方法
#### 准备工作
为了成功下载并微调 LLaMA-Factory 提供的大语言模型,需要准备以下几个关键要素:
1. **硬件资源**:建议至少配备一块 NVIDIA GPU(如 RTX 4090),具备足够的显存(约 20GB 显存用于微调 Qwen2-7B-instruct 模型[^2])。
2. **软件环境**:安装 Python 和必要的依赖库,确保 CUDA 工具链版本兼容所使用的 GPU 驱动程序。
#### 步骤说明
##### 1. 安装运行环境
在本地环境中配置好所需的开发工具和依赖项。可以通过以下命令创建虚拟环境并安装基础包:
```bash
conda create -n llama_factory python=3.9
conda activate llama_factory
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
##### 2. 获取 LLaMA-Factory 源码
从官方仓库克隆 LLaMA-Factory 的源代码至本地机器上执行如下操作即可完成此部分任务:
```bash
git clone https://github.com/shibing624/llama-factory.git
cd llama-factory
```
上述指令将把整个项目复制下来以便后续调整优化。
##### 3. 启动 Web 训练界面服务
进入项目的根目录之后,启动基于 Flask 或 FastAPI 构建的服务端应用来提供图形化交互体验给用户进行参数设置与监控进度等功能支持:
```bash
python src/train_web.py
```
当服务器正常启动后,默认监听地址应该是 `http://localhost:7860` ,打开浏览器输入该 URL 即可看到可视化页面[^3]。
##### 4. 数据集准备
对于自定义领域或者特殊用途的任务来说,高质量标注过的样本集合至关重要。这里提到的是关于“自我认知”的数据集构建过程,具体可以根据实际需求收集整理相关语料形成结构化的 JSON 文件或者其他格式存储起来待用。
##### 5. 开始微调流程
借助于前面搭建好的平台设施,在界面上指定各项超参选项比如批次大小(batch size)、学习率(learning rate)等数值范围;上传预先处理完毕的数据文件夹路径位置信息;最后点击按钮触发正式训练环节直至收敛结束为止得到最终改进后的权重成果物保存导出共享部署等等一系列动作都能够在这一套完整的解决方案里实现出来[^1]。
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