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部署LLaMA Factory，及快速使用

news 来源：原创 2025/8/26 10:29:26

什么是LLaMA Factory

LLaMA Factory 是一个围绕 Meta 的 LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型设计的工具或代码结构，主要用于简化模型的创建、管理和部署。以下是其关键点解析：

1. 核心概念

LLaMA 模型：Meta 开发的开源大型语言模型，提供 7B、13B、70B 等参数规模，适用于自然语言处理任务。
工厂模式：一种设计模式，通过封装对象创建逻辑，提升代码灵活性和可维护性。LLaMA Factory 可能采用此模式，动态生成不同配置的模型实例。

2. 主要功能

模型实例化：根据参数（如模型规模、硬件配置）自动加载对应版本的 LLaMA，简化用户操作。
资源管理：优化 GPU/CPU 资源分配，支持分布式训练或混合精度训练，适应不同硬件环境。
扩展性：便于集成微调、推理等功能，可能支持与其他工具链（如 Hugging Face Transformers）的兼容。

3. 潜在应用场景

研究与开发：研究人员可通过工厂快速切换模型规模，测试不同任务效果。
工业部署：企业利用工厂模式封装部署细节，降低运维复杂度，支持弹性扩展。
社区项目：开源社区可能基于 LLaMA 构建工厂工具，弥补官方闭源模型的使用门槛。

4. 技术实现推测

模块化设计：分离模型加载、数据处理、训练循环等组件，便于定制化。
配置驱动：通过 YAML/JSON 文件定义模型参数、训练策略，实现一键复现。

5. 与其他工具对比

vs Hugging Face Transformers：更专注 LLaMA 生态，可能提供更细粒度的控制（如参数高效微调）。
vs vLLM/Ray：侧重模型工厂化，而非分布式推理或资源调度。

一、部署 LLaMA Factory

安装（Linux环境下）

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"

于解决包冲突。
pip install --no-deps -e

数据准备

请参考 data/README.md 查看数据集文件格式的详细信息。您可以在 HuggingFace / ModelScope / Modelers Hub 上使用数据集，将数据集加载到本地磁盘中，或指定 s3/gcs 云存储的路径。

①注意
更新以使用您的自定义数据集。data/dataset_ info. json

您还可以使用 Easy Dataset 创建合成数据以进行微调。

快速入门

使用以下 3 个命令分别运行 Llama3-8B-Instruct 模型的 LoRA 微调、推理和合并。

llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
llamafactory-cli chat examples/inference/llama3_lora_sft.yaml
llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml

建议换其他模型进行使用Llama3-8B-Instruct模型是一个受限制的模型（gated model），须向国外服务器申请制访问，见常见报错1 我们将模型换为下方所示：

llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_dpo.yaml
llamafactory-cli chat examples/inference/qwen2vl_lora_dpo.yaml
llamafactory-cli export examples/merge_lora/qwen2vl_lora_dpo.yaml

有关高级用法（包括分布式训练），请参阅 examples/README.md。

提示
用于显示帮助信息。llamafactory-cli help
如果您遇到任何问题，请先阅读常见问题解答。

二、使用LLaMA板GUI (由Gradio提供支持)进行微调)

llamafactory-cli webui

将在本地产生微调UI界面，点击网址进入

常见报错汇总

报错1：

无法访问 Hugging Face 上的 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型，因为这是一个受限制的模型（gated model），需要满足特定条件才能访问。以下是解决这个问题的详细步骤：

1. 确认是否有访问权限

检查是否符合访问条件：根据 Hugging Face 的提示，访问此模型需要同意分享你的联系信息，并且可能需要满足其他条件（例如签署许可协议等）。你需要先访问 Meta Llama 3 的 Hugging Face 页面https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct，查看是否有相关的访问申请步骤。
联系 Meta 或 Hugging Face：如果你认为自己应该有访问权限但仍然无法访问，可以联系 Meta 或 Hugging Face 的支持团队，询问如何申请访问权限。

2. 登录 Hugging Face 并验证身份

创建 Hugging Face 账号：如果你还没有 Hugging Face 账号，需要先在 Hugging Face 官网注册一个账号。
登录账号：确保你已经登录到 Hugging Face 账号。如果没有登录，即使你有访问权限，也可能无法下载模型。
生成 API Token：登录后，进入你的账号设置，生成一个 API Token。这个 Token 将用于在代码中验证你的身份。

如何获取HuggingFace的API Key详细步骤见文章：

如何获取HuggingFace的Access Token；如何获取HuggingFace的API Key_huggingface access token-CSDN博客

创建token前请确保，登录之后已进行邮箱验证，否则token将无法创建

3. 在代码中使用 API Token

设置环境变量：将你的 Hugging Face API Token 设置为环境变量。例如，在 Linux 或 macOS 上，可以在终端中运行以下命令：
```
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_api_token_here
```
在 Windows 的命令提示符中，可以使用以下命令：
```
set HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=your_api_token_here
```

修改代码以使用 API Token：在加载模型或分词器时，确保传递 use_auth_token=True 参数。例如

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)

4. 检查网络连接

确保网络正常：检查你的网络连接是否正常，是否有防火墙或代理设置阻止了对 Hugging Face 的访问。
重试请求：有时网络问题可能导致临时的访问失败。稍等片刻后重试，看看问题是否解决。

5. 确认是否满足许可协议

阅读许可协议：根据 Meta Llama 3 社区许可协议，你需要同意其中的条款和条件才能访问模型。确保你已经阅读并同意了这些条款。
商业用途：如果你的用途涉及超过 7 亿月活跃用户的产品或服务，可能需要向 Meta 申请商业许可。

示例代码（包含身份验证）

以下是一个完整的示例代码，展示如何使用 API Token 加载模型和分词器：

import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 设置你的 Hugging Face API Token
os.environ["HUGGING_FACE_HUB_TOKEN"] = "your_api_token_here"model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"# 加载分词器和模型时使用身份验证
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)# 示例用法
messages = [{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},{"role": "user", "content": "Who are you?"}
]input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=256)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

部署LLaMA Factory，及快速使用

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什么是LLaMA Factory

1. ​​核心概念​​

2. ​​主要功能​​

3. ​​潜在应用场景​​

4. ​​技术实现推测​​

5. ​​与其他工具对比​​

一、部署 LLaMA Factory

安装（Linux环境下）

数据准备

快速入门

二、使用LLaMA板GUI (由Gradio提供支持)进行微调)

常见报错汇总

报错1：

1. 确认是否有访问权限

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