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。
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
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
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
基础命令：
llamafactory-cli chat --model_name_or_path 模型路径 --template 模板名称
例如：
llamafactory-cli chat --model_name_or_path /path/to/model --template deepseekr1
也可以从模型训练后的 checkpoint 启动：
llamafactory-cli chat --model_name_or_path 模型路径 --adapter_name_or_path 训练后路径 --template 模板名称
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，只是提供了 Web 页面进行对话。基础命令如下：
llamafactory-cli webchat --model_name_or_path 模型路径 --template 模板名称
2.5 api（启动 API 服务）
功能：启动 OpenAI 风格的 API 服务
基础命令：
llamafactory-cli api --model_name_or_path 模型路径 --template 模板名称
浏览器访问：http://localhost:8000/docs
开放了 3 种 API：
| 接口名称 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| List Models | /v1/models | 列出当前可用的模型 |
| Create Chat Completion | /v1/chat/completions | 生成聊天回复 |
| Create Score Evaluation | /v1/score/evaluation | 对模型输出进行评分 |
2.6 train（训练模型）
功能：启动训练流程，对模型进行微调
2.7 eval（评估模型）
功能：对训练后的模型进行性能评估
2.8 export（导出模型）
功能：合并 LoRA 适配器并导出最终模型
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。
