Llama-Factory 集成 Wandb 监控：跨团队训练协作
在大模型研发日益普及的今天，一个现实问题反复浮现：为什么两个团队用相似的数据和算力微调同一个基础模型，最终效果却天差地别？答案往往藏在那些散落的日志文件、未记录的参数调整和口头传达的经验里。这不仅是技术挑战，更是协作机制的缺失。
正是在这种背景下，Llama-Factory 与 Weights & Biases（Wandb） 的结合显得尤为关键。前者让非专家也能高效完成模型微调，后者则确保每一次实验都'看得见、可追溯、能复现'。它们共同构建了一个透明的研发环境，使得从实习生到资深算法工程师都能在同一事实基础上对话。
一站式微调框架：Llama-Factory 的设计哲学
Llama-Factory 并非简单地封装了 Hugging Face 的 Trainer，而是针对实际业务场景中高频出现的问题进行了系统性重构。它的核心目标很明确——把大模型微调从'艺术'变成'工程'。
它支持上百种主流架构，包括 LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等，但真正让它脱颖而出的是对底层差异的抽象能力。无论你使用的是基于 RoPE 的旋转位置编码，还是特殊的 tokenizer 行为，框架都会自动适配，用户只需关心 model_name_or_path 这一个字段即可启动训练。
其工作流程采用模块化流水线设计：
- 数据预处理：支持 JSON、CSV 等格式输入，自动完成清洗、分词、padding 对齐；
- 配置解析与模型加载：通过 YAML 或命令行参数驱动，兼容 Hugging Face 模型接口；
- 训练执行引擎：基于 PyTorch + Transformers 构建，内置梯度累积、混合精度、多卡并行（DDP/FSDP）等高级功能；
- 评估与推理：提供标准指标计算脚本，并可通过 Gradio 实现交互式测试；
- 导出部署：支持导出为 HuggingFace 格式或 ONNX，便于上线服务。
整个过程既可通过 CLI 精确控制，也可通过 WebUI 可视化操作。这种双模态设计兼顾了灵活性与易用性，尤其适合混合背景的团队协作。
多样化的微调策略支持
面对不同资源条件和性能需求，Llama-Factory 提供了三种主要微调方式：
- 全参数微调：更新全部权重，效果最优但显存消耗巨大，通常需要多张 A100；
- LoRA（Low-Rank Adaptation）：仅训练低秩矩阵，可训练参数减少至原模型的 <1%，适合中等算力环境；
- QLoRA：进一步引入 4-bit 量化（如 NF4），配合 LoRA 可在 6GB 显存上运行 7B 模型，极大降低了门槛。
这些策略并非孤立存在，而是通过统一配置项灵活切换。例如，设置 finetuning_type=lora 即启用 LoRA，无需修改任何代码逻辑。
from llmtuner import Trainer
training_args = {
"model_name_or_path": "meta-llama/Llama-2-7b-hf",
"do_train": True,
"do_eval": True,
"dataset": "my_finetune_data",
"finetuning_type": "lora",
"lora_rank": 64,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: ,
: [],
:
}
trainer = Trainer(training_args)
trainer.train()
