LLaMA-Factory 快速入门（五）：终端命令实操记录
文章目录
1. 引言
在使用 LLaMA-Factory 进行大模型的微调、评估和部署时，llamafactory-cli 是最常用的命令行工具。它不仅支持命令行对话、训练、评估，还提供了网页界面、API 服务等多种交互方式。
本文将详细介绍 llamafactory-cli 的常用命令及其使用方法，帮助你快速上手并高效完成相关任务。
2. 命令使用
| 命令 | 功能简述 |
|---|---|
| llamafactory-cli api | 启动 OpenAI 风格的 API 服务 |
| llamafactory-cli chat | 在命令行中启动聊天界面 |
| llamafactory-cli eval | 评估模型 |
| llamafactory-cli export | 合并 LoRA 适配器并导出模型 |
| llamafactory-cli train | 训练模型 |
| llamafactory-cli webchat | 启动网页聊天界面 |
| llamafactory-cli webui | 启动 LlamaBoard 界面 |
| llamafactory-cli version | 显示版本信息 |
2.1 version（显示版本）
功能：显示 LLaMA-Factory 的版本信息，验证安装是否成功
执行命令：
llamafactory-cli version 执行后的效果如下：
2.2 webui（启动 LlamaBoard 界面）
功能：启动可视化界面 LlamaBoard，提供图形化操作入口
执行命令：
llamafactory-cli webui 执行后返回：
浏览器访问：http://127.0.0.1:7860
2.3 chat（命令行聊天）
功能：接在终端中与模型进行对话，无需启动网页
最小化命令：
llamafactory-cli chat \--model_name_or_path 模型名称或本地路径 \--template 模板名称 例如：
llamafactory-cli chat \--model_name_or_path /Users/yanglinwei/.cache/modelscope/hub/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \--template deepseekr1 执行效果如下：
当然也可以从模型训练完的chekcpoint启动，命令如下：
llamafactory-cli chat \--model_name_or_path 模型名称或本地路径 \--adapter_name_or_path 训练后的路径\--template 模板名称 例如：
llamafactory-cli chat \--model_name_or_path /Users/yanglinwei/.cache/modelscope/hub/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \--adapter_name_or_path saves/DeepSeek-R1-1.5B-Distill/lora/cx_666_final_optimized \--template deepseekr1 2.4 webchat（网页聊天）
功能：启动网页端聊天界面
webchat的功能跟chat命令差不多，只是webchat是给了一个web页面进行对话。最小化命令如下：
llamafactory-cli webchat \--model_name_or_path 模型名称或本地路径 \--template 模板名称 例如：
llamafactory-cli webchat \--model_name_or_path /Users/yanglinwei/.cache/modelscope/hub/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \--template deepseekr1 
当然也可以从模型训练完的chekcpoint启动webchat，跟chat命令差不多：
llamafactory-cli webchat \--model_name_or_path 模型名称或本地路径 \--adapter_name_or_path 训练后的路径\--template 模板名称 2.5 api（启动 API 服务）
功能：启动 OpenAI 风格的 API 服务
最小化命令：
llamafactory-cli chat \--model_name_or_path 模型名称或本地路径 \--template 模板名称 例如执行：
llamafactory-cli api \--model_name_or_path /Users/yanglinwei/.cache/modelscope/hub/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B \--template deepseekr1 可以看到输出了如下信息：
浏览器访问：http://localhost:8000/docs
可以看到开放了3种API，分别是：
| 接口名称 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| List Models | /v1/models | 列出当前可用的模型，用于查看可选择的模型信息 |
| Create Chat Completion | /v1/chat/completions | 生成聊天回复，用于对话或文本生成 |
| Create Score Evaluation | /v1/score/evaluation | 对模型输出进行评分或评估，用于检测生成内容质量 |
直接执行ListModels列出当前可用的模型，可以看见返回：
执行Create Chat Completion，示例请求内容如下：
{"model":"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", "messages":[{"role":"user", "content":"你好，可以自我介绍一下吗？"}], "do_sample": true, "temperature":0.7, "top_p":0.9, "n":1, "max_tokens":512, "stream":false}可以看到返回：
2.6 train（训练模型 ）
功能：启动训练流程，对模型进行微调
详情可以参考：《LLaMA-Factory 快速入门（一）：Mac 下大模型微调与部署全流程》
2.7 eval（评估模型 ）
功能：：对训练后的模型进行性能评估
详情可以参考：《LLaMA-Factory 快速入门（一）：Mac 下大模型微调与部署全流程》
2.8 export（导出模型 ）
功能：合并 LoRA 适配器并导出最终模型
详情可以参考：《LLaMA-Factory 快速入门（一）：Mac 下大模型微调与部署全流程》
3. 总结
本文详细介绍了 LLaMA-Factory 的命令行工具 llamafactory-cli 的常用功能，包括版本检查、命令行聊天、网页聊天、可视化界面、API 服务，以及训练、评估、导出等核心操作。
- 可以先从
chat / webchat开始，快速体验模型效果； - 如果需要部署服务，建议使用
api模式； - 完整训练流程中，
train → eval → export是必经的三个步骤。
通过灵活使用这些命令，大家可以快速搭建起属于自己的大模型微调与应用环境 。