Llama-Factory 环境配置常见问题与解决方案

docker run -v /host/path:/container/path -u $(id -u):$(id -g) ...

6. 数据集格式不正确

Llama-Factory 对数据集格式有特定要求，格式错误会导致训练失败。

• 标准格式要求：
  • JSON 或 JSONL 文件
  • 包含 "instruction"、"input"、"output" 字段
• 可以使用项目提供的格式转换脚本：

python scripts/preprocess_data.py --input raw_data.json --output processed_data.json

7. 模型路径配置错误

很多用户会遇到模型加载失败的问题，通常是路径配置错误。

• 正确配置模型路径的几种方式：
  • 绝对路径：/home/user/models/llama-7b
  • 相对路径：./models/llama-7b
  • 环境变量：

export MODEL_PATH=/path/to/model

• 在 config.yaml 中正确指定路径：

model_name_or_path: "/path/to/your/model"

8. 端口冲突导致 Web UI 无法启动

Llama-Factory 提供了方便的 Web 界面，但默认端口可能被占用。

• 检查端口占用：

netstat -tulnp | grep 7860

• 指定其他端口启动：

python src/train_web.py --port 7999

9. 系统编码问题

在非 UTF-8 系统环境下，可能会遇到各种编码错误。

• 设置系统编码为 UTF-8：

export LANG=en_US.UTF-8
export LC_ALL=en_US.UTF-8

• 在 Python 脚本开头添加：

# -*- coding: utf-8 -*-

10. 日志文件过大导致磁盘空间不足

长时间训练会产生大量日志文件，可能占满磁盘空间。

• 定期清理日志：

find ./logs -name "*.log" -mtime +7 -exec rm {} \;

• 配置日志轮转：

from logging.handlers import RotatingFileHandler
handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=1024*1024, backupCount=5)

总结与建议

通过避开这 10 个常见雷区，你应该能够顺利配置 Llama-Factory 环境并开始大模型微调工作。在实际操作中，建议：

1. 先从小模型开始测试，确认环境配置正确
2. 使用--dry_run 参数先验证训练流程
3. 逐步增加 batch_size，避免显存溢出
4. 定期保存 checkpoint，防止训练中断

如果在实践中遇到其他问题，不妨查阅项目文档或社区讨论，通常都能找到解决方案。