LLaMA-Factory：统一高效微调100+大语言模型与视觉语言模型

你是否曾经被大语言模型微调的复杂流程所困扰？LLaMA-Factory 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于 Python 的统一高效微调框架，可以帮助开发者轻松微调100多种主流大语言模型和视觉语言模型。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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LLaMA-Factory stars数：61484
LLaMA-Factory forks数：7438

LLaMA-Factory项目目录截图

LLaMA-Factory核心亮点

🌟 模型覆盖广泛：支持 LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、DeepSeek、Yi、Gemma、ChatGLM 等100+主流模型，涵盖文本和视觉语言模型。
🎯 训练方法全面：提供预训练、监督微调、奖励建模、PPO、DPO、KTO、ORPO 等多种训练方法，满足不同场景需求。
🔒 资源效率优化：支持16位全参数微调、冻结微调、LoRA 以及2/3/4/5/6/8位 QLoRA，大幅降低显存需求。
🧩 算法技术先进：集成 GaLore、BAdam、APOLLO、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro 等前沿算法，提升训练效率和模型性能。

LLaMA-Factory快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 LLaMA-Factory：

  1. 安装： 
    # 从源码安装
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]" --no-build-isolation
  2. 运行你的第一个训练命令： 
    llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_sft.yaml
  3. 使用Web界面： 
    llamafactory-cli webui

LLaMA-Factory应用场景

场景一：多模态模型微调：开发者可以使用它微调视觉语言模型，实现图像理解、视觉定位、视频识别等任务。
场景二：角色扮演模型训练：通过监督微调和偏好对齐，训练出具有特定角色特征的对话模型。
场景三：领域知识适配：帮助企业将通用大模型快速适配到金融、医疗、法律等专业领域。
用户案例：目前，Amazon、NVIDIA、Aliyun 等知名公司都在使用 LLaMA-Factory 改善其AI模型开发流程。

LLaMA-Factory链接

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

本文地址：https://www.tgoos.com/22191

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