Llama-Factory 跨平台微调指南：Windows、MacOS 与 Linux 环境配置
作为一名开发者，你是否遇到过这样的困扰：好不容易在 Windows 上配置好了 Llama-Factory 微调环境，换到 Mac 或 Linux 系统又要重新折腾？不同操作系统间的环境差异常常让人头疼。本文将为你介绍 Llama-Factory 的跨平台支持能力，让你轻松在 Windows、MacOS 和 Linux 系统上运行大模型微调任务。
这类任务通常需要 GPU 环境。如果更倾向于本地开发，Llama-Factory 的跨平台特性能帮你省去大量配置时间。
为什么需要跨平台微调解决方案
在实际开发中，我们经常需要在不同设备间切换工作环境：
- 办公室的 Windows 工作站
- 家中的 MacBook Pro
- 云服务器上的 Linux 系统
传统微调方案面临的主要问题包括：
- 不同系统的 Python 环境管理方式差异大
- CUDA 和 PyTorch 版本兼容性问题
- 系统依赖库安装方式不同
- 文件路径格式不一致
Llama-Factory 通过以下设计解决了这些问题：
- 统一的 Python 依赖管理（requirements.txt）
- 容器化支持（Docker）
- 相对路径处理
- 跨平台配置文件
跨平台环境准备
无论使用哪种操作系统，准备工作都遵循相同流程：
- 安装 Python 3.8 或更高版本
- 创建并激活虚拟环境
- 安装基础依赖
以下是各系统下的具体命令：
Windows 系统
python -m venv llama_env
.\\llama_env\\Scripts\\activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
MacOS 系统（M 系列芯片）
python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio
Linux 系统
python3 -m venv llama_env
source llama_env/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
提示：建议使用 conda 管理 Python 环境，能更好地处理不同系统下的依赖问题。
安装与配置 Llama-Factory
完成基础环境准备后，安装 Llama-Factory 的过程在所有系统上都相同：
- 克隆仓库
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 下载模型权重（以 LLaMA-7B 为例）
python src/download_model.py --model_name llama-7b
