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配套课程《AIGC大模型理论与工业落地实战》；Deepseek相关课程更新中

前置条件：一台可用的gpu服务器、ubuntu操作系统

1. 下载LLama-Factory

1.1. 安装anaconda或者miniconda，创建环境

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
conda create -n sft python=3.11
conda activate sft

1.2. 下载安装LLama-Factory

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"

2. 启动LLama-Factory图形化界面

llamafactory-cli webui

3. 打开图形化界面

访问http://127.0.0.1:7860；或者”服务器IP地址+7860端口”。例如这里的是：http://180.184.146.134:7860/；打开图形化界面

4.下载模型到本地

这里以Qwen2.5-vl-7b-instruct模型为例，因为服务器是国内，从魔塔下载模型参数：

pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --local_dir /data2/users/yszhang/quickllm/qwen2.5-vl-instruct

执行上述指令后，模型参数被下载至：/data2/users/yszhang/quickllm/qwen2.5-vl-instruct文件夹：

(base) root@iv-ydg6wcq3ggay8n6dmn75:/data2/users/yszhang/quickllm/qwen2.5-vl-instruct# ll
total 16207084
drwxr-xr-x  3 root root       4096 May 13 09:36 ./
drwxr-xr-x 22 root root       4096 May 26 17:44 ../
drwxr-xr-x  3 root root       4096 May 12 16:36 .cache/
-rw-r--r--  1 root root       1050 May 12 16:36 chat_template.json
-rw-r--r--  1 root root       1374 May 12 16:36 config.json
-rw-r--r--  1 root root        216 May 12 16:36 generation_config.json
-rw-r--r--  1 root root       1519 May 12 16:39 .gitattributes
-rw-r--r--  1 root root    1671839 May 13 09:23 merges.txt
-rw-r--r--  1 root root 3900233256 May 13 09:31 model-00001-of-00005.safetensors
-rw-r--r--  1 root root 3864726320 May 13 09:36 model-00002-of-00005.safetensors
-rw-r--r--  1 root root 3864726424 May 12 17:22 model-00003-of-00005.safetensors
-rw-r--r--  1 root root 3864733680 May 13 09:31 model-00004-of-00005.safetensors
-rw-r--r--  1 root root 1089994880 May 13 09:26 model-00005-of-00005.safetensors
-rw-r--r--  1 root root      57619 May 12 16:36 model.safetensors.index.json
-rw-r--r--  1 root root        350 May 12 16:36 preprocessor_config.json
-rw-r--r--  1 root root      18574 May 12 16:36 README.md
-rw-r--r--  1 root root       5702 May 12 17:30 tokenizer_config.json
-rw-r--r--  1 root root    7031645 May 12 16:40 tokenizer.json
-rw-r--r--  1 root root    2776833 May 13 09:23 vocab.json
(base) root@iv-ydg6wcq3ggay8n6dmn75:/data2/users/yszhang/quickllm/qwen2.5-vl-instruct# 

5. 配置模型和数据

在图形化UI界面设置模型名称、模型路径和数据集，这里我以LLama-Factory中自带的多模态数据集“mllm_demo”数据集为例：

可以选择预览数据集，预览数据结构：

 

可以选择预览命令查看模型训练的实际指令，输出目录可以选择默认以时间戳命名的路径，确认没问题后点“开始”即可开始训练

 

训练时，在右下角可以实时查看loss下降的曲线，非常直观和方便：

 

6. 对话模型

训练好以后可以加载模型的lora参数，进行对话：

 

7.融合lora参数，导出模型

训练完成后，可以融合lora参数，导出作为一个新的模型。新的训练好的模型参数结构和原来的模型（例如qwen2.5-vl）结构一致。原来的模型怎么加载，新的模型就怎么加载