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LLamaFactory如何在Windows系统下部署安装训练（保姆级教程）

news 来源：原创 2025/4/30 6:38:05

注意：以下教程编写和灵感来源均来自eogee开源作者（EOGEE_岳极技术_大模型与AI知识技术共享社区），大家有需要学习AI方面的知识可以关注他。

另我个人此次环境部署所用的显卡是5070ti16G显存，系统是Windows11。

如有问题，敬请指正。

B站视频：LLamaFactory如何在Windows系统下部署安装训练（保姆级教程）_哔哩哔哩_bilibili

1、Windows系统前置环境准备

（一）启用Windows功能

打开控制面板——程序——启用和关闭Windows功能

分别点击勾选以下功能（勾选完点击确定，然后重启电脑）

Hyper-V：提供一些帮助创建和运行虚拟机及其资源的服务个管理工具
容器：提供服务和工具来创建和管理Windows Server容器及其资源
适用于Linux的Windows子系统：提供服务和环境以在Windows上运行本机用户模式Linux shel和工具
虚拟机平台：为虚拟机启用平台支持

（二）开启WSL2

电脑搜索框搜索PowerShell，以管理员身份运行

进入命令行分别输入下面两个命令

# 更新Windows Subsystem for Linux (WSL)的内核
wsl —update #  将 WSL 2 设置为默认版本
wsl --set-default-version 2

(三）Ubuntu系统安装（确保电脑的微软商店能正常打开）

命令行安装（建议使用第二种）

# 查看当前可安装的有效分发的列表
wsl -l -o # 安装Ubuntu22.04版本  **（注意：安装快慢视电脑网络而定，需要在好的网络环境下安装）**
wsl --install -d Ubuntu-22.04

微软商店安装（打开微软商店，按照如下操作点击下载等待下载完成即可）
安装完成我们就可以打开Ubuntu了
首次进入需要设置用户名和密码
到此Windows系统前置环境准备完毕

# 关于wsl2的官网参考
https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual# 关于Windows设置环境的开源作者eogee老哥的参考
https://www.eogee.com/article/detail/15

2、显卡驱动和CUDA的匹配安装

前言：因为llamafactory训练出的绝大多数问题是CUDA未检测，即驱动版本不适配，本次主要匹配显卡驱动和CUDA的版本匹配，后面Python环境安装的时候还会有个CUDA和pytorch的匹配。

（一）显卡驱动安装

# 官网
https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/# 下载安装完显卡驱动打开电脑命令行
win+R
# 输入cmd 后 再按回车
cmd
# 查看显卡驱动是否安装完成
nvidia-smi

（二）CUDA的安装

# CUDA下载官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

电脑搜索 NVIDIA Control Panel 打开
点击系统信息——组件——查看显卡CUDA不高于什么版本（这里是不高于12.9）
进入CUDA下载官网，我这里下载CUDA12.8安装即可
查看CUDA安装完成（win+R，输入cmd，再点击回车，输入nvcc -V 即可）

3、LlamaFactory下载，工具安装，环境部署，训练测试

前言：所有材料可去开源作者eogee老哥官网的云盘下载（夸克网盘分享），或者官网下载相关资料，以下内容参考eogee作者（使用llamafactory进行模型训练与微调-环境准备与工具部署-EOGEE_岳极技术_大模型与AI知识技术共享社区）

（一）Llamafactory下载

官网下载

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

eogee作者网盘下载

https://pan.quark.cn/s/c881f12f78e6#/list/share/6f157c5a233d40418bed0655a3d913e3-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%B8%8E%E5%BE%AE%E8%B0%83# 两个都下载

注意：下载完后解压即可

（二）相关工具安装

VS code下载安装

# 官网链接，复制到浏览器打开即下载，后续正常安装即可
https://code.visualstudio.com/docs/?dv=win64user# 安装完成打开，点击vscode左边下方的拓展，下载安装 Chinese和WSL拓展（搜索——然后点击安装即可）
Chinese (Simplified) (简体中文)
WSL# 打开我们（一）下载解压的Llamafactory文件夹（下图二所示，或者点击左上角文件，也有打开文件夹的选项）# 打开完毕，**点击上方终端—— 新建终端**# 点击下标，再点击Ubuntu终端即可

Git下载安装（拉取deepseek模型文件）

# 官网下载64位即可
https://git-scm.com/downloads/win

拉取所需deepseekr1的镜像（过程很久，建议按照视频操作）
```
git clone https://hf-mirror.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
```

（三）环境部署

conda安装

在Ubuntu（wsl）终端下，Llamafactory文件夹下，依次输入以下命令

#安装miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
#运行安装脚本  # 按要求，回车  输入yes  点击空格， 输入yes  回车等，看到successful即可
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# 刷新环境变量
source ~/.bashrc
#验证安装  （显示版本号即安装成功）
conda --version

创建Python运行环境（必须创建python3.9及以上的版本）

你可以使用conda创建多个Python运行环境，每个环境可以有不同的Python版本、依赖包等（即可以做多个不同的python环境）。


# 创建名为demo的Python运行环境，版本为3.10
conda create -n demo python=3.10# 激活刚刚创建的环境
conda activate demo# 其他python环境命令
#查看已创建的环境
conda env list
#删除环境
conda remove -n demo --all

单独下载与CUDA匹配的Pytorch（下载时间较久，请耐心等待）

# Pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
# 指定版本下载（我的是CUDA12.8）（静待安装完成即可）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

最后下载metrics（监控和量化训练过程）（下载时间较久，请耐心等待）
```
pip install -e ".[metrics]" -i <https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple>
```

启动Llamafactory

# 启动
llamafactory-cli webui
# 打开浏览器输入localhost:7860
localhost:7860

（四）训练测试

模型设置（前提下载好DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，前面有提过如何操作）

# 因为我们是在Ubuntu 终端下操作，所以Windows系统的路径和Ubuntu系统的路径需要映射即
# Windows下 
D:\\Study\\AI\\Models\\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
# 等于Ubuntu
/mnt/d/Study/AI/Models/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B# 设置好模型路径，模型名称也需要选择 
DeepSeek-R1-1.5B-Distill