Llama-Factory 大模型微调实战指南

随着大模型应用加速，企业尝试让通用模型适应业务逻辑（如客服、法律文书）。但微调常面临脚本复杂、显存占用高等问题。Llama-Factory 提供开源解决方案，支持 WebUI 可视化操作，无需编写代码即可完成专业级定制。

核心依赖为 Python 3.9+ 和 PyTorch 2.0+。在云服务器或本地 GPU 工作站执行以下命令：

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt

若网络较慢，建议添加国内镜像源：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

启动 WebUI：

python src/webui.py --server-name 0.0.0.0

终端输出 http://127.0.0.1:7860 即表示服务就绪。界面原生支持中文切换。

模型选择：支持 LLaMA、Qwen、Baichuan、ChatGLM、Mistral、Gemma 等主流架构。以 llama3-8b 为例，填入本地路径或 HuggingFace repo ID。

注意：路径需包含完整模型文件结构，特别是 config.json 和 tokenizer.model。
微调方法：提供全参数微调、冻结微调和 LoRA/QLoRA。个人开发者推荐 LoRA；显存不足用户可选 QLoRA（4bit），可在单卡上微调大模型。
加速选项：勾选 flashattn2 和 unsloth 可提升推理速度。
提示词模板：根据数据格式选择 alpaca（instruction-input-output）或 chatml/zephyr（多轮对话）。务必确保数据格式与模板匹配。
RoPE 插值：默认支持 8K 上下文，可通过 linear 或 dynamic 缩放扩展至 32K，适用于长文档任务。

所有数据集需注册在 dataset_info.json 配置文件中。例如：

{
  "essay_grading": {
    "file_name": "grading_data.jsonl",
    "columns":

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