零代码，分钟级定制：我用LLaMA-Factory轻松造了个“票务专家”AI

传统的基于关键词匹配的聊天机器人难以理解用户复杂的、多意图的自然语言查询（例如，“我想下周从北京飞往上海，看看上午的机票，最好是不用太早起床的航班，并且帮我选一个靠过道的位置”），导致用户体验不佳，转而寻求人工客服，增加了企业的人力运营成本。

为了打造一个真正智能、专业的票务客服助手，我们计划利用大语言模型强大的自然语言理解和生成能力。然而，通用的开源大模型虽然具备广泛的常识，但缺乏票务领域的专业知识（如航线、座位偏好、退改签政策、行李额度等特定术语和流程），无法提供符合业务规范的准确回复。

因此，本项目旨在使用LLaMA-Factory这一高效微调框架，对一个通用的基座模型进行指令微调，无需复杂环境配置，只需上传数据集、设置训练参数，几分钟内就能打造出专属的“专业票务客服”模型。

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LLaMA-Factory是什么？

LLaMA-Factory整合主流的各种高效训练微调技术，适配市场主流开源模型，形成一个功能丰富、适配性好的训练框架，其在Github上已收获6万+Stars。使用 LLaMA Factory，您可以在本地微调数百个预训练模型，而无需编写任何代码。对个人开发者而言，这意味着不需要写一行代码，就能在网页端完成航空客服的训练。

👉GitHub项目地址

实践体验：亲手打造一个“会帮我订机票”的数字客服

在此项目中LLaMA-Factory提供了更灵活、更高效的框架，让训练过程更加可控、可视化，也为未来的多模态拓展（语音、图像等）奠定了基础。简单三步，就能让 AI 从“门外汉”变身为“专业票务客服”，你也快来试试吧！

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Step 1. 数据准备

我们选用了Lab4AI中 ｢WeClone：从聊天记录创造数字分身的一站式解决方案｣ 的航空公司票务客服对话数据集，数据格式为sharegpt，无需额外处理，可直接适配LLaMA系列模型的调试需求。您通过本地下载数据集后，通过 SFTP上传至服务器（上传操作可参考官方文档，内附详细教学）。

Step 2 在LLaMA-Factory启动模型训练

新建实例并搭建 LLaMA-Factory环境后，考虑到模型规模，我们选择4卡进行训练，核心配置如下：

• 基础模型：Qwen2.5-14B-Instruct
• 训练样本：30000条

其余参数默认保留即可，支持一键启动训练；也可根据自身需求灵活调整各项参数，适配不同使用场景。

Step 3 聊天体验，效果立见分晓

训练完成后，在 chat 界面加载训练后的模型 checkpoint，就能直接体验专属票务客服啦！

• 原生模型

未经过微调的模型，面对用户的订票需求，只会回复 “建议官网操作”，完全无法胜任客服工作。

• 微调后模型

不仅能精准理解用户对航班时间、起降地点的需求，回复还贴合真实业务场景，甚至能直接协助完成订票流程。更惊喜的是，多轮对话中能始终保持上下文一致，比起原生模型的 “建议性操作”，专业性和实用性都有了质的飞跃！

为什么选择LLaMA-Factory + Lab4AI？

通过本次实践，我们成功复现了订票客服案例，并体验了从聊天记录的完整流程。借助LLaMA-Factory，我们不仅轻松完成了微调和推理，还体验到了其可视化、可控、轻量化的微调优势，让客服的打造变得简单、高效。

同时，本次实践也得益于Lab4AI平台提供的完善实验环境和数据资源：

• 开箱即用的数据集：航空票务客服对话数据，方便快速上手
• 完整实验工具链：从数据预处理、微调到推理接口，一站式支持
• 在线体验与文档指导：无需本地环境配置，低门槛上手

Lab4AI提供除了一键复现之外，还提供更多的价值：

1.开发者：高性能算力深度绑定

大模型实验室Lab4AI实现算力与实践场景无缝衔接，支持模型复现、训练、推理全流程使用，且具备灵活弹性、按需计费、低价高效的特点，解决用户缺高端算力、算力成本高的核心痛点。

2.科研党：从“看论文”到“发论文”的全流程支持

集成Arxiv每日速递，提供论文翻译与分析工具，并凭借一键论文复现功能，快速验证CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ECCV、AAAI、IJCAI、ICLR、IJCV、TPAMI、JMLR、TIP等顶刊顶会的算法，帮助您解决数据集下载慢、依赖冲突、GPU 不足等环境配置难题，将环境配置时间节省80%以上。

3.学习者：AI课程支撑您边练边学

提供多样化AI在线课程，含LLaMAFactory官方合作课程等课程，聚焦大模型定制化核心技术，实现理论学习与代码实操同步推进。