news 2026/4/15 22:21:10

大模型微调微调神器——LLaMA-Factory

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张小明

前端开发工程师

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大模型微调微调神器——LLaMA-Factory

1. LLaMA-Factory 介绍

LLaMA-Factory 是一个开源的大语言模型微调框架，专门为LLaMA系列模型及其他开源大模型提供高效、便捷的微调解决方案。

核心特点：

  • 高效训练：支持QLoRA、LoRA、全参数微调等多种高效微调方法
  • 易于使用：提供Web UI和命令行两种交互方式
  • 多模型支持：支持LLaMA、BLOOM、ChatGLM、Qwen、Baichuan等主流开源模型
  • 功能全面：支持SFT、DPO、ORPO、KTO、预训练、继续训练等多种任务
  • 性能优化：集成Flash Attention 2、Unsloth等优化技术

支出微调方式

GitHub地址: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

2. 如何使用LLaMA-Factory

2.1 环境安装

# 克隆仓库 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory # 创建conda环境（可选） conda create -n llama_factory python=3.10 conda activate llama_factory # 安装依赖 pip install -e .[torch,metrics] # 或安装精简版 pip install -e .

2.2 快速开始（Web UI方式）

# 启动Web界面 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli webui # 或在代码中启动 python src/train_web.py

Web UI主要界面：

  • 模型选择：选择基础模型和适配器
  • 训练配置：设置训练参数、数据集、微调方法
  • 数据集管理：上传和配置训练数据
  • 训练监控：实时查看训练损失和指标
  • 模型导出：导出训练好的模型

2.3 命令行方式微调

基本微调命令：

# 使用QLoRA微调（推荐） CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset alpaca_en \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target q_proj,v_proj \ --output_dir saves/llama2-7b-lora \ --overwrite_cache \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 4 \ --lr_scheduler_type cosine \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 3.0 \ --plot_loss \ --fp16

2.4 数据准备

支持多种数据格式，推荐使用JSON格式：

数据集格式示例（alpaca格式）：

json [ { "instruction": "解释什么是人工智能", "input": "", "output": "人工智能是..." }, { "instruction": "将以下句子翻译成英文", "input": "今天天气很好", "output": "The weather is nice today." } ]

3. 案例实践

案例1：医疗问答模型微调

目标：将通用LLaMA模型微调为医疗问答专家

步骤：

  1. 准备医疗数据集
# 数据集示例 medical_data = [ { "instruction": "什么是糖尿病？", "input": "", "output": "糖尿病是一种慢性疾病..." }, { "instruction": "高血压的治疗方法有哪些？", "input": "患者65岁，血压150/95", "output": "高血压的治疗包括..." } ]
  1. 配置训练参数
# 医疗领域微调脚本 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --dataset ./data/medical_qa.json \ --template default \ --finetuning_type lora \ --lora_target all \ --output_dir saves/medical-llama \ --per_device_train_batch_size 2 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --lr_scheduler_type cosine \ --learning_rate 2e-4 \ --num_train_epochs 5 \ --val_size 0.1 \ --evaluation_strategy steps \ --eval_steps 100 \ --save_steps 500
  1. 模型推理
from transformers import pipeline from llamafactory.model import load_model, load_tokenizer # 加载微调后的模型 model, tokenizer = load_model("saves/medical-llama") pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) # 医疗问答 question = "糖尿病的症状有哪些？" response = pipe(f"问题：{question}\n回答：", max_length=200) print(response[0]['generated_text'])

案例2：代码生成模型微调

目标：微调模型使其擅长生成Python代码

数据集示例：

json [ { "instruction": "写一个Python函数计算斐波那契数列", "input": "", "output": "def fibonacci(n):\n if n <= 1:\n return n\n a, b = 0, 1\n for _ in range(n-1):\n a, b = b, a+b\n return b" } ]

训练配置：

# config.yaml model_name_or_path: codellama/CodeLlama-7b-hf dataset: ./data/code_dataset.json template: codellama finetuning_type: qlora quantization_bit: 4 lora_target: all per_device_train_batch_size: 2 gradient_accumulation_steps: 8 learning_rate: 1e-4 num_train_epochs: 3

案例3：多轮对话微调

目标：微调模型进行多轮对话

数据格式：

[ { "conversations": [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"}, {"role": "user", "content": "推荐一本好书"}, {"role": "assistant", "content": "我推荐《活着》，这是一本..."} ] } ]

训练命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --model_name_or_path Qwen/Qwen-7B-Chat \ --dataset ./data/conversation.json \ --template qwen \ --finetuning_type lora \ --output_dir saves/chat-model \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 2 \ --learning_rate 5e-5 \ --num_train_epochs 2 \ --logging_steps 10

案例4：DPO对齐训练

目标：使用偏好数据对齐模型

# DPO训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train \ --stage dpo \ --model_name_or_path saves/sft-model \ --dataset ./data/preference_data.json \ --template default \ --finetuning_type lora \ --output_dir saves/dpo-model \ --per_device_train_batch_size 2 \ --learning_rate 1e-5 \ --num_train_epochs 1 \ --logging_steps 10

5. 进阶功能

模型合并

# 将LoRA权重合并到基础模型 llamafactory-cli export \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --adapter_name_or_path saves/llama2-7b-lora \ --template default \ --export_dir merged_model \ --export_size 2 \ --export_legacy_format false

模型评估

# 评估模型 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli evaluate \ --model_name_or_path saves/finetuned-model \ --template default \ --task mmlu \ --split test \ --lang en \ --n_shot 5 \ --batch_size 4

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