【AI】基于 LLaMa-Factory 和 LoRA 算法的大模型微调
目录
1.Windows
LLaMA-Factory 的 Github地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
克隆仓库（我的windows目录是D:\Program Files\LLaMa-Factory，linux可以直接在根目录克隆）
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git切换到项目目录
cd LLaMA-Factory修改配置，将 conda 虚拟环境安装到数据盘
（如果你已经配置过则不用这步）
mkdir -p "D:\Program Files\conda\pkgs" conda config --add pkgs_dirs "D:\Program Files\conda\pkgs" mkdir -p "D:\Program Files\conda\envs" conda config --add envs_dirs "D:\Program Files\conda\envs"或者直接去c盘修改配置（C:\Users\Administrator\.condarc）
按下win键，输入Anaconda Prompt，用管理员打开
（如果你已经将conda放到环境变量，就在当前目录操作即可）
创建 conda 虚拟环境(一定要 3.10 的 python 版本，不然和 LLaMA-Factory 不兼容)
conda create -n llama-factory python=3.10
接受所有条款，然后重新执行上述操作
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2
激活环境
conda activate llama-factory
下载依赖
pip install -e ".[torch,metrics]"
从错误信息可以看出两个主要问题：
- SSL证书验证失败：无法通过HTTPS连接到PyPI下载
setuptools - pip版本过旧：您使用的是pip 20.3.1，而最新版本是25.0.1
报错的话就先激活环境，同时一定要初始化（当前目录或者是Anaconda Prompt）
conda init重新下载依赖即可
如果还报错
改一下版本即可：
conda create -n llama-factory-py311 python=3.11 source ~/.bashrc下载完成
检验是否安装成功
llamafactory-cli version
启动 LLama-Factory 的可视化微调界面 （由 Gradio 驱动）
llamafactory-cli webui
访问LLaMA Factory (QXC-20250903GVX)
这里我们需要新开一个终端（D:\Program Files\LLaMa-Factory输入cmd），记得要先激活llama-factory环境
创建文件夹统一存放所有基座模型
mkdir "D:\Program Files\hugging-face"修改 HuggingFace 的镜像源
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com修改模型下载的默认位置
set "HF_HOME=D:\Program Files\hugging-face"这种配置方式只在当前 shell 会话中有效，如果你希望这个环境变量在每次启动终端时都生效，可以执行以下操作（但没必要）
setx HF_ENDPOINT "https://hf-mirror.com" setx "HF_HOME=D:\Program Files\hugging-ace" 检查环境变量是否生效
echo %HF_ENDPOINT% echo %HF_HOME%
安装 HuggingFace 官方下载工具
pip install -U huggingface_hub下载可能会报如下错误，这是因为 hugging-face 的版本太高了，安装低版本的就可以了
安装低版本，再次执行上述操作即可
pip install "huggingface_hub<1.0"
执行下载命令
huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B下载之后就可以直接开始微调了
2.Linux
大部分操作跟windows一样
克隆仓库（我的windows目录是D:\Program Files\LLaMa-Factory，linux可以直接在根目录克隆）
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git切换到项目目录
cd LLaMA-Factory修改配置，将 conda 虚拟环境安装到数据盘
（如果你已经配置过则不用这步）
mkdir -p /root/autodl-tmp/conda/pkgs conda config --add pkgs_dirs /root/autodl-tmp/conda/pkgs mkdir -p /root/autodl-tmp/conda/envs conda config --add envs_dirs /root/autodl-tmp/conda/envs以管理员方式打开Anacnoda Prompt （如果你已经将conda放到环境变量，就在当前目录操作即可）
创建 conda 虚拟环境(一定要 3.10 的 python 版本，不然和 LLaMA-Factory 不兼容，如果后面下载包报错的话就用3.11)
conda create -n llama-factory python=3.10如有需要，接受所有条款，然后重新执行上述操作
conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2激活环境
conda activate llama-factory下载依赖
pip install -e ".[torch,metrics]"报错的话就先激活环境，同时一定要初始化（当前目录或者是Anaconda Prompt），重新执行上述命令
conda init检验是否安装成功
llamafactory-cli version启动 LLama-Factory 的可视化微调界面 （由 Gradio 驱动）
llamafactory-cli webui访问LLaMA Factory (QXC-20250903GVX)
这里我们需要新开一个终端，记得要先激活llama-factory环境，同时要在~/autodl-tmp目录下
创建文件夹统一存放所有基座模型
mkdir hugging-face修改 HuggingFace 的镜像源
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com修改模型下载的默认位置
export HF_HOME=/root/autodl-tmp/Hugging-Face这种配置方式只在当前 shell 会话中有效，如果你希望这个环境变量在每次启动终端时都生效，可以执行以下操作（但没必要）
echo 'export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"' >> ~/.bashrc echo 'export HF_HOME="/root/autodl-tmp/hugging-face"' >> ~/.bashrc # 重新加载配置 source ~/.bashrc检查环境变量是否生效
echo $HF_ENDPOINT echo $HF_HOME安装 HuggingFace 官方下载工具
pip install -U huggingface_hub下载可能会报如下错误，这是因为 hugging-face 的版本太高了，安装低版本的就可以了
安装低版本，再次执行上述操作即可
pip install "huggingface_hub<1.0"执行下载命令
huggingface-cli download --resume-download deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B下载之后就可以直接开始微调了
3.微调操作（待更新）
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