大家好！我是每天分享AI大模型的顾潇✨！今天要带大家玩转一个超酷的开源框架——LLaMA-Factory，让你轻松打造属于自己的语言模型！

🌟 为什么选择LLaMA-Factory？

• 开箱即用：预置组件和模板，告别从零开始的痛苦

• 万能适配：支持多种框架和数据集，想怎么玩就怎么玩

• 专注创新：把时间花在创造价值上，而不是搭建环境

💻 环境准备：两条捷径任你选

本地安装

直接访问官网，跟着说明走就行~

云镜像懒人包（推荐新手）

我的云镜像开箱即用，已内置热门模型：

• Yi-1.5-9B-Chat

• Qwen2-7B

• meta-llama-3.1-8b-instruct

• glm-4-9b-chat

• chatglm3-6b

🎯 实战开始：打造"脑筋急转弯"大师GLM-4

1️⃣ 选择基础模型

• 语言：zh（我们要调教中文模型）

• 模型选择：GLM-4-9B-Chat

• 模型路径：/root/LLaMA-Factory/models/glm-4-9b-chat

• 微调方法：LoRA（轻量又高效）

2️⃣ 准备训练数据

我们使用"弱智吧问答数据集"（名字很搞笑但内容很专业😆）：

• 格式：alpaca

• 来源：HuggingFace数据集

json

复制

// 数据集示例
{
  "instruction": "什么车最长？",
  "input": "",
  "output": "堵车"
}

3️⃣ 训练参数设置（抄作业版）

参数	值	说明
数据集	ruozhiba_qa	我们自定义的数据集
学习率	1e-4	调大点学得快
计算类型	bf16/fp16	新显卡选bf16
梯度累计	2	帮助模型更好学习
LoRA+比例	16	效果比普通LoRA更佳
LoRA作用模块	all	影响所有线性层

4️⃣ 开练！点击"开始"按钮

坐等进度条跑起来~（可以去泡杯咖啡☕）

5️⃣ 效果对比测试

训练前：

用户：什么车最长？ 模型：这个问题很有趣，根据我的知识...

训练后：

用户：什么车最长？ 模型：堵车！因为可以堵好几公里呢！🚗💨

（这波是质的飞跃！）

6️⃣ 导出完整模型

想把你的杰作带走？简单！

• 检查点路径：选你的LoRA模型

• 导出目录：服务器上的某个路径

• 点击"开始导出" → 搞定！

🏗️ LLaMA-Factory架构揭秘

四大核心组件：

1. LlamaBoard：控制中心，调参看状态

2. Trainer：训练方法任选（LoRA+/GaLoRe/DPO...）

3. Model Loader：模型加载处理专家

4. Data Worker：数据预处理小能手

支持的主流模型：

• LLaMA全家桶（1/2/3代）

• Mistral/Mixtral

• Qwen

• DeepSeek (MoE)

• ...等20+热门模型

🎉 结语

看完是不是手痒了？记住大师的名言：

"听不如见，见不如做"——赶紧动手，才能真正掌握！

遇到问题随时留言，我会化身AI急救员来帮你~ 💪