从入门到精通：Llama Factory全量微调云端实战手册
为什么选择Llama Factory进行模型微调？
当算法工程师接到紧急项目需要微调行业专用模型时，往往会面临本地服务器资源不足的困境。Llama Factory作为一个开源的大模型微调框架，能够帮助开发者快速在云端完成模型适配任务。
目前CSDN算力平台提供了预置Llama Factory镜像的环境，包含以下关键组件： - 预装PyTorch、CUDA等基础依赖 - 内置主流大模型支持（如LLaMA、Qwen等） - 提供Web UI和命令行两种操作方式
快速搭建微调环境
- 登录CSDN算力平台控制台
- 选择"Llama Factory全量微调"镜像创建实例
- 等待实例启动完成后，通过SSH连接
启动Web UI服务的命令如下：
python src/train_web.py💡 提示：首次启动可能需要3-5分钟加载依赖，请耐心等待。
准备微调数据集
Llama Factory支持多种数据格式，推荐使用JSON格式：
[ { "instruction": "解释机器学习", "input": "", "output": "机器学习是..." } ]关键注意事项： - 确保数据已经过清洗和标注 - 训练集和验证集建议按8:2比例划分 - 数据量建议不少于1000条样本
配置微调参数
通过Web UI可以直观地设置微调参数：
- 选择基础模型（如Qwen-7B）
- 设置训练参数：
- 学习率：1e-5
- 批次大小：8
- 训练轮次：3
- 指定数据集路径
- 配置输出目录
⚠️ 注意：显存不足时可尝试减小批次大小或使用梯度累积。
启动训练与监控
训练启动命令示例：
python src/train.py \ --model_name_or_path Qwen/Qwen-7B \ --data_path ./data/train.json \ --output_dir ./output \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 8训练过程中可以通过以下方式监控： - Web UI实时显示损失曲线 - 终端输出训练日志 - TensorBoard可视化工具
模型测试与部署
训练完成后，可以使用以下命令测试模型效果：
python src/inference.py \ --model_name_or_path ./output \ --prompt "解释深度学习"如需部署为API服务：
python src/api.py \ --model_name_or_path ./output \ --port 8000常见问题解决方案
显存不足
- 尝试减小批次大小
- 使用LoRA等参数高效微调方法
- 检查是否有其他进程占用显存
训练速度慢
- 确认是否启用了CUDA加速
- 检查数据加载是否成为瓶颈
- 考虑使用更大显存的GPU实例
进阶技巧
对于希望深入使用的开发者： - 尝试不同的优化器（如AdamW） - 探索学习率调度策略 - 实验不同的模型架构 - 使用wandb等工具记录实验
现在您已经掌握了Llama Factory的基本使用方法，建议立即动手尝试微调自己的行业模型。在实际项目中，可以从小的数据集开始，逐步调整参数，最终获得理想的微调效果。
