教学实践：如何在计算机课程中使用Llama Factory开展大模型实验
大模型技术正在改变计算机教育的面貌，但对于大学讲师来说，如何让学生在设备性能参差不齐的情况下统一参与实践环节是个难题。本文将介绍如何利用Llama Factory这一开源工具，结合云端GPU资源，构建一个适合课堂教学的大模型实验环境。Llama Factory是一个功能强大的大模型微调框架，支持多种主流开源模型，能够帮助学生快速上手大模型技术实践。
为什么选择Llama Factory进行教学
Llama Factory作为开源的大模型微调框架，特别适合教学场景，主要优势包括：
- 支持多种主流开源模型，如LLaMA、Qwen等，满足不同教学需求
- 提供Web UI界面，降低学生上手门槛
- 整合了多种高效训练技术，如LoRA等参数高效微调方法
- 预置了常见任务的训练配置，减少教学准备时间
对于教学环境来说，统一的云端部署方案可以解决学生设备性能差异问题。目前CSDN算力平台等提供了预装Llama Factory的GPU环境，讲师可以快速创建实例供全班使用。
快速部署Llama Factory教学环境
- 创建GPU实例
- 选择配备至少16GB显存的GPU（如NVIDIA T4或RTX 3090）
建议选择预装PyTorch和CUDA的基础镜像
安装Llama Factory 通过以下命令快速安装最新版本：
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory pip install -r requirements.txt- 启动Web UI界面 运行以下命令启动教学用的可视化界面：
python src/train_web.py提示：默认会监听7860端口，可通过浏览器访问。建议设置密码保护，防止未授权访问。
设计适合课堂教学的实验内容
针对不同年级的学生，可以设计不同难度的实验内容：
基础实验：模型推理与对话
- 加载预训练模型（如Qwen-7B）
- 通过Web UI与模型对话
- 观察不同提示词对回答质量的影响
进阶实验：参数高效微调
- 准备小型领域数据集（如计算机专业QA）
- 配置LoRA微调参数：
python { "lora_rank": 8, "lora_alpha": 32, "target_modules": ["q_proj", "v_proj"] } - 启动微调并评估效果变化
综合实验：模型部署与应用
- 将微调后的模型转换为GGUF格式
- 使用Ollama等工具部署为本地服务
- 开发简单的Web应用调用模型API
教学实践中的常见问题与解决方案
显存不足问题
- 解决方案：
- 使用量化技术（如4-bit量化）
- 减小batch size
- 选择参数更小的基础模型
数据集准备问题
- 建议：
- 提供标准格式的示例数据集
- 使用JSON或CSV等通用格式
- 保持数据集大小适中（100-1000条）
训练速度问题
- 优化方向：
- 启用梯度检查点
- 使用混合精度训练
- 适当增加batch size
教学评估与反馈收集
为了确保教学效果，可以设计以下评估方式：
- 实验报告评分标准：
- 实验过程记录（30%）
- 结果分析与讨论（40%）
创新点与改进建议（30%）
课堂展示环节：
- 每组展示微调效果对比
分享遇到的挑战和解决方案
匿名问卷调查：
- 收集学生对实验难度的反馈
- 了解学生对大模型技术的兴趣点
总结与扩展方向
通过Llama Factory开展大模型教学实验，学生可以在统一的环境中体验从模型推理到微调的全流程。这种实践式学习不仅能加深对大模型技术的理解，还能培养解决实际问题的能力。
对于希望深入探索的师生，可以考虑以下方向：
- 尝试不同的参数高效微调方法（如Adapter、Prefix-tuning）
- 探索多模态模型的微调与应用
- 研究模型量化与部署优化技术
- 开发基于微调模型的学科专业应用
大模型技术正在快速发展，将其引入计算机课程教学不仅能让学生掌握前沿技术，更能培养他们的创新思维和实践能力。现在就可以尝试搭建你的第一个教学实验环境，开启大模型教学的新篇章。
