LLaMA-Factory项目介绍

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调，框架特性包括：

• 模型种类：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。

• 训练算法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。

• 运算精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。

• 优化算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 PiSSA。

• 加速算子：FlashAttention-2 和 Unsloth。

• 推理引擎：Transformers 和 vLLM。

• 实验面板：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。

• LLaMA-Factory项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

• LLaMA-Factory官方文档：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html

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LLaMA-Factory 安装

参考官方安装说明文档：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/installation.html

在安装 LLaMA-Factory 之前，请确保您安装了下列依赖:

运行以下指令以安装 LLaMA-Factory 及其依赖:

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

如果出现环境冲突，请尝试使用 pip install --no-deps -e . 解决

LLaMA-Factory 的使用

[待更新…]

参考资料

Llama3本地部署与高效微调入门