llama-factory安装 mac

### 安装 LLaMA-Factory 框架 为了在 Mac 上成功安装并运行 LLaMA-Factory 工具，可以按照以下方法操作： #### 依赖项准备 LLaMA-Factory 是基于 Python 的开源框架，因此需要先确保本地已正确安装 Python 和必要的开发工具链。推荐使用 Conda 或虚拟环境来管理依赖。 1. **Python 版本**: 确保安装了 Python 3.8 及以上版本[^2]。 使用命令 `python --version` 验证当前的 Python 版本。 2. **Conda 虚拟环境**: 推荐通过 Miniconda 创建独立的虚拟环境以避免冲突。 ```bash conda create -n llmfactory python=3.9 conda activate llmfactory ``` 3. **Git 客户端**: 如果尚未安装 Git，请下载并安装最新版 Git 工具[^3]。 --- #### 下载 LLaMA-Factory 代码库 访问官方仓库地址克隆源码到本地： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` 如果遇到网络问题无法正常拉取代码，可尝试更换镜像站点或手动下载 ZIP 压缩包解压至目标路径。 --- #### 安装依赖 进入项目根目录后执行如下脚本来完成所需模块加载： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此文件列出了所有必需的第三方库及其兼容版本号列表。 对于 GPU 加速支持的情况（如 Apple Silicon M1/M2），可能还需要额外配置 Metal Performance Shaders (MPS) 后端驱动程序以及 PyTorch MPS 支持插件[^1]。 --- #### 测试安装是否成功 验证 CLI 功能可用性的简单方式之一就是查看帮助文档输出结果： ```bash llamafactory-cli --help ``` 如果没有报错提示，则说明基本功能已经就绪；否则需重新检查前面各环节设置是否有误。 另外需要注意的是，在实际应用过程中可能会因为硬件资源限制而调整部分参数设定值，比如批量大小(batch size)，学习率(learning rate)等超参选项均会影响最终效果表现形式。 --- ### 注意事项 由于 macOS 平台架构特殊性（Intel vs ARM），某些低层优化组件可能存在移植难度较大情况，建议优先选用社区维护良好的分支版本或者等待官方发布正式适配方案后再行动手实践更为稳妥可靠一些。 ---

在 Mac 上安装和使用 LLaMA-Factory 的过程与 Linux 环境相似，主要涉及 Git、Conda 和 pip 的操作。以下是一个详细的指南： ### 安装步骤 1. **克隆仓库** 使用 `git clone` 命令从 GitHub 克隆 LLaMA-Factory 项目到本地： ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git ``` 2. **创建 Conda 虚拟环境** 推荐使用 Conda 创建独立的 Python 环境，避免依赖冲突。例如： ```bash conda create -n llama_factory python=3.10 ``` 激活该虚拟环境： ```bash conda activate llama_factory ``` 3. **进入项目目录** 切换至 LLaMA-Factory 项目根目录： ```bash cd LLaMA-Factory ``` 4. **安装依赖项** 可以通过指定国内镜像来加速依赖的下载。推荐使用清华大学提供的 PyPI 镜像源： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .[metrics] ``` 如果需要额外的功能（如模型量化、LoRA 微调等），可以安装可选依赖项： ```bash pip install deepspeed metrics unsloth galore vllm bitsandbytes gptq awq qlm qwen quality ``` 5. **验证安装** 安装完成后，可以通过运行测试脚本或启动可视化界面 LLaMA Board 来确认是否成功： ```bash llamafactory-cli webui ``` ### 使用 LLaMA-Factory 进行微调 1. **准备数据集** 在进行模型微调前，需要准备好训练数据，并将其整理为 LLaMA-Factory 支持的格式。 2. **配置微调参数** 修改配置文件（如 YAML 文件）以适应你的任务需求。例如： ```yaml model_name_or_path: /path/to/base/model output_dir: /path/to/save/models num_train_epochs: 3 per_device_train_batch_size: 4 learning_rate: 3e-4 save_steps: 1000 logging_steps: 100 ``` 3. **启动训练任务** 使用 CLI 工具启动训练： ```bash llamafactory-cli train --config_file examples/train/your_config.yaml ``` 4. **导出 LoRA 模型** 如果使用了 LoRA 微调技术，可以在训练完成后将适配器权重合并到基础模型中： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli export \ --model_name_or_path /path/to/base/model \ --adapter_name_or_path /path/to/lora/checkpoint \ --finetuning_type lora \ --export_dir /path/to/exported/model ``` ### 注意事项 - **硬件要求**：LLaMA-Factory 支持 CPU 和 GPU 训练，但在 Mac 上如果没有搭载合适的 GPU（如 Apple Silicon M 系列芯片支持 Metal Performance Shaders），可能只能使用 CPU 进行小规模实验。 - **性能优化**：如果使用 Apple Silicon 芯片（M1/M2），建议安装适用于 macOS 的 MPS 版本 PyTorch 以获得更好的性能[^1]。 - **社区资源**：可以参考相关博文获取更多关于 LLaMA-Factory 的部署和微调经验，例如 Ubuntu 上的详细教程以及 Qwen3 的微调实战指南[^2][^3]。 ---