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在阿里巴巴上做网站有效果吗,乌市网络营销公司,网站销售如何做业绩,哈尔滨网络建站的公司这一篇来整体讲一下大模型的训练和微调#xff0c;选用的大模型依然是大模型#xff08;Qwen3#xff09;,训练和微调的框架使用的是LLaMA-Factory。 在人工智能技术日新月异的今天#xff0c;大型语言模型#xff08;LLM#xff09;已成为科技领域的热门话题。但对于大多…这一篇来整体讲一下大模型的训练和微调选用的大模型依然是大模型Qwen3,训练和微调的框架使用的是LLaMA-Factory。在人工智能技术日新月异的今天大型语言模型LLM已成为科技领域的热门话题。但对于大多数开发者和企业来说如何高效、低成本地微调这些庞然大物仍是一个难题。今天我将为大家详细介绍如何使用LLaMA-Factory这一开源框架从环境搭建到模型训练再到实际应用手把手教你打造属于自己的AI助手一、LLaMA-Factory大模型微调的瑞士军刀LLaMA-Factory是一个专为大型语言模型微调设计的开源框架它就像是为大模型量身定制的精加工车间。这个框架最大的优势在于高效低成本优化了微调过程中的资源消耗让普通开发者也能负担得起广泛兼容支持近百种主流大模型包括LLaMA、Qwen、DeepSeek等热门系列操作简便通过Web界面可视化操作大大降低了技术门槛“工欲善其事必先利其器”在开始我们的微调之旅前让我们先搭建好这个强大的工厂。二、环境搭建三步打造专业微调平台2.1 创建工作目录并克隆仓库mkdir -p /data/train cd /data/traingit clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git2.2 安装依赖包pip install -e .在当前目录下查找Python包的元数据如依赖关系、版本信息等然后以可编辑模式安装该包及其所有依赖项。-e 或者 --editable这是一个选项表示以可编辑模式安装包后续对代码的任何修改都会立即生效非常适合调试和开发. 指定当前目录pip查找当前目录下的setup.py文件。2.3 配置Hugging Face镜像国内用户必备huggingface_hub是指由Hugging Face提供的Python库用于与Hugging Face的模型库进行交互包括下载、上传和管理机器学习模型和数据集。具体来说安装通过pip install -U huggingface_hub命令可以安装huggingface_hub库确保使用最新版本。功能该库允许开发者访问Hugging Face Model Hub上的资源包括预训练模型和数据集便于模型的下载、加载和管理。下载模型可以使用huggingface-cli来下载模型如huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-0.6B-Base --local-dir /data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-Base# 下载模型到指定的本地路径。总之huggingface_hub是一个强大的工具帮助开发者高效地获取和管理Hugging Face上的机器学习资源。由于网络限制国内用户可以通过设置镜像源来加速下载export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.compip install -U huggingface_hub三、模型获取为微调准备原材料选择适合的基座模型是微调成功的关键。这里我们以Qwen3-0.6B-Base模型为例mkdir -p /data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-Basehuggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen3-0.6B-Base --local-dir /data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-Base模型选择小贴士对于普通任务0.5B-7B参数量的模型性价比最高对于专业领域建议选择在相关领域有预训练的基座模型资源有限时可以考虑量化版本或小型模型四、数据准备打造专属知识库数据是微调的灵魂我们使用一个经济学相关的对话数据集作为示例4.1 下载数据集git clone https://github.com/echonoshy/cgft-llm.git cp cgft-llm/data/fintech.json /data/train/LLaMA-Factory/data/这里选择的数据集文件是关于经济学的对话信息内容如下数据准备黄金法则数据质量 数据数量1000条高质量数据胜过10000条低质数据领域聚焦数据应紧密围绕目标应用场景格式规范确保数据格式与模型预期一致五、微调实战5.1 启动Web UIcd /data/train/LLaMA-Factoryexport GRADIO_SERVER_PORT8800nohup llamafactory-cli webui 21 webui.log 5.2 配置微调参数在Web界面中我们需要关注几个核心参数学习率通常设置在1e-5到5e-5之间批处理大小根据GPU内存调整可从4开始尝试训练轮次3-5个epoch通常足够LoRA参数rank一般设为8或16alpha设为16或325.3 设置输出并开始完成执行后输出模型内存优化技巧 当遇到内存不足时可以减小批处理大小启用梯度累积使用更高效的优化器如Adafactor六、新模型的部署6.1 模型合并与导出将 base model 与训练好的 LoRA Adapter 合并成一个新的模型。训练完成后我们需要将LoRA适配器与基础模型合并llamafactory-cli export --model_name_or_path /data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-Base --adapter_name_or_path /data/train/LLaMA-Factory/saves/Qwen3-0.6B-Base/lora/train_2025-05-22-08-16-07 --template qwen3 --finetuning_type lora --export_dir /data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-yangxl6.2 使用vLLM高效部署训练好的模型CUDA_VISIBLE_DEVICES0 nohup python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model/data/models/Qwen/Qwen3-0.6B-yangxl \ --served-model-nameQwen3-0.6B-yangxl \ --dtypebfloat16 \ --trust-remote-code \ --devicecuda \ --max-model-len1024 \ --tensor-parallel-size1 \ --gpu-memory-utilization0.85 \ --enable-reasoning \ --reasoning-parser deepseek_r1 \ --port 8802 \ --api-key token-123456 七、新模型的测试7.1 加载模型7.2 提问提示词国际经济与贸易专业的就业是怎么样八、总结训练环境的准备准备LLaMA-Factory的环境有两种本文只讲了一各较为复杂的方式还有一种就是容器化的方式只所以采用第一种方式只是为了亲自体验一下训练数据的准备将准备好的数据放到LLaMA-Factory下**/data**下数据需满足以下几点要求数据质量 数据数量1000条高质量数据胜过10000条低质数据领域聚焦数据应紧密围绕目标应用场景格式规范确保数据格式与模型预期一致训练参数配置模型名称、模型路径、数据路径、数据集、训练轮数、最大样本数等训练后的新模型检查新模型目录下的文件是否完整、导出新模型、新模型的部署和测试。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 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