玩转Llama Factory：打造你的第一个角色扮演AI
你是否想过为游戏中的NPC赋予智能对话能力，却苦于没有机器学习背景？Llama Factory正是为解决这类问题而生的开源工具。它能让你无需编写复杂代码，就能快速训练和部署角色扮演AI。本文将带你从零开始，使用Llama Factory为游戏NPC创建个性化的对话系统。
这类任务通常需要GPU环境支持，目前ZEEKLOG算力平台提供了包含该镜像的预置环境，可快速部署验证。下面我们就来详细探索如何用最简单的方法实现这一目标。
什么是Llama Factory？
Llama Factory是一个专注于大模型训练、微调和部署的开源框架。它的核心优势在于：
- 低门槛：提供可视化Web界面，无需编程基础也能操作
- 多功能：支持角色设定、对话训练、模型量化等完整流程
- 兼容性强：适配LLaMA、Mistral、Qwen等多种主流大模型
对于游戏开发者来说，这意味着可以快速为NPC添加符合角色设定的对话能力，而不必从零开始学习深度学习。
快速部署Llama Factory环境
- 在支持GPU的环境中启动预装Llama Factory的镜像
- 进入工作目录并启动服务：
cd LLaMA-Factory python src/train_web.py
- 服务启动后，在浏览器访问
http://localhost:7860即可看到Web界面
提示：首次运行时可能需要下载基础模型，建议确保网络畅通。显存需求取决于模型大小，8GB显存可运行7B参数的模型。
创建你的第一个NPC角色
在Web界面中，按照以下步骤设定角色：
- 点击"New Chat"创建新对话
- 在右侧面板的"Character"选项卡中：
- 填写角色名称（如"精灵长老"）
- 设置角色身份（如"守护森林千年的智者"）
- 编写角色描述（性格、说话风格等）
- 保存角色配置
示例角色设定：
{ "name": "精灵长老", "identity": "守护远古森林的智者", "personality": "温和但威严，说话带有古老谚语", "dialogue_style": "使用'孩子'称呼他人，常引用自然现象作比喻" }
训练NPC对话能力
有了角色设定后，可以通过对话样本训练AI：
- 准备问答对格式的训练数据：
用户: 森林最近有什么异常吗？ AI: 孩子，橡树的年轮显示出不安...（角色风格回答）
