llama-factory本地安装
时间: 2025-04-29 22:54:23 浏览: 48
### 关于 LLaMA-Factory 的本地安装指南
对于希望在本地环境中部署和使用 LLaMA-Factory 来进行大模型微调的用户来说,了解其具体的安装流程是非常重要的。为了便于初学者操作,LLaMA-Factory 不仅提供了详尽的功能支持以及文档指导,还特别设计了一套简易的操作步骤来辅助完成整个环境搭建过程[^1]。
#### 安装前准备
确保计算机具备足够的硬件资源以支撑后续的大规模计算需求。依据官方给出的信息,在尝试任何特定版本之前应当确认所拥有的GPU及其对应的显存容量能否满足最低要求;例如,配备有 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti 显卡(具有至少 16GB GDDR6X 显存)能够顺利运行某些预训练好的大型语言模型实例,像 ChatGLM3-6B 和 Qwen1.57B 等[^3]。
#### 获取源码
前往指定仓库地址下载最新版 LLaMA-Factory 源代码文件。此项目托管在一个名为 GitCode 的平台上,可通过访问链接 `https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory` 获得完整的项目资料[^2]。
#### 创建虚拟环境与依赖项安装
建议创建一个新的 Python 虚拟环境用于隔离开发过程中可能引入的各种库文件和其他外部依赖关系。接着按照 README.md 中列出的要求逐一安装必要的软件包,这一步骤通常涉及 pip 或 conda 工具的应用。
```bash
# 使用 python3 创建新虚拟环境
python3 -m venv llama-env
# 激活该虚拟环境 (Linux/macOS)
source llama-env/bin/activate
# Windows 用户应执行如下命令激活
.\llama-env\Scripts\activate.bat
# 更新pip至最新版本
pip install --upgrade pip
# 根据 requirements.txt 文件批量安装所需Python模块
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置环境变量及其他设置
根据个人情况调整配置文件中的路径以及其他选项,使得程序能够在当前环境下正常工作。这部分内容同样可以在官方提供的说明文档里找到具体指引。
#### 测试安装成果
最后,可以通过启动一些简单的例子或者直接加载已知可用的数据集来进行初步验证,以此检验整个框架是否已经成功建立起来,并准备好接受更复杂的任务挑战。
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