为什么选择 LLaMA-Factory？
| 优势特性 | 传统方法 | LLaMA-Factory |
|---|---|---|
| 学习门槛 | 需要编程基础 | 零代码操作 |
| 部署时间 | 数小时到数天 | 15 分钟完成 |
| 内存要求 | 高 | 优化显著 |
| 模型支持 | 有限 | 100+ 模型 |
环境准备：系统要求一览
在开始 LLaMA-Factory 安装前，请确保您的系统满足以下要求：
- 操作系统：Ubuntu 20.04+ 或 macOS
- Python 版本：3.8 或更高版本
- GPU 支持：CUDA 11.x+（可选）
- 至少 10GB 可用磁盘空间
详细安装步骤
步骤 1：获取项目代码
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory && cd LLaMA-Factory
步骤 2：创建虚拟环境
强烈建议使用虚拟环境，避免依赖冲突：
python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate
步骤 3：安装核心依赖
查看 requirements.txt 文件，了解项目所需的具体依赖包：
pip install -r requirements.txt
步骤 4：验证安装
运行以下命令检查安装是否成功：
python -c "import llamafactory; print('安装成功！')"
步骤 5：启动 Web 界面
python src/webui.py
启动后，在浏览器中访问 http://localhost:7860 即可开始使用。
核心功能模块详解
LLaMA-Factory 项目结构清晰，主要包含以下核心模块：
- 模型加载器：src/llamafactory/model/
- 数据处理：src/llamafactory/data/
- 训练引擎：src/llamafactory/train/
快速配置技巧
一键部署方法
对于希望快速体验的用户，可以使用以下快速配置：
# 使用提供的配置示例
examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml ./config.yaml
