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一、部署原理与流程概述
（一）核心逻辑
本教程基于"环境隔离-硬件适配-框架集成"三层架构设计，通过创建独立Python环境保障系统稳定性，结合GPU硬件加速提升计算效率，最终实现Llama Factory框架的完整功能调用。
（二）部署流程
二、Nvidia驱动部署（硬件适配层）
（一）必要性说明
- 功能支撑：激活GPU的CUDA计算能力，为后续PyTorch框架提供硬件加速支持
- 版本要求：驱动版本需与CUDA工具包兼容（本教程适配CUDA 12.1）
（二）操作流程
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硬件识别
Win+R输入dxdiag调取诊断工具- 记录显示标签页的【设备名称】与【驱动版本】
- 结果验证：确认显卡型号属于支持CUDA的Nvidia产品
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驱动安装
- 访问Nvidia驱动下载中心
- 按型号选择
Game Ready驱动（推荐最新稳定版） - 执行安装包选择
精简安装模式 - 结果验证：CMD执行
nvidia-smi应显示GPU状态信息
三、Python环境搭建（环境隔离层）
（一）Miniconda安装
- 工具选择
- 采用Miniconda而非Anaconda：精简体积（约1/10）且避免冗余包冲突
- 镜像源配置：使用清华镜像加速下载
- 安装步骤
- 推荐方式：通过清华大学开源软件镜像站下载，速度更快。
- 替代方式：访问Miniconda官网下载。
- 安装选项：勾选
Add to PATH，取消Register as default Python - 结果验证：CMD执行
conda --version显示版本信息
（二）虚拟环境管理
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环境创建
conda create -n llama_factory python=3.11 -y- 版本说明：Python 3.11在异步IO和类型提示方面优化显著，适配最新AI框架
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环境激活
conda activate llama_factory- 状态提示：命令行前缀变为
(llama_factory)
- 状态提示：命令行前缀变为
四、PyTorch框架安装（计算加速层）
（一）版本匹配原则
- CUDA 12.1：适配RTX 40系显卡的SM 8.9架构
- PyTorch 2.4.0：支持动态形状编译优化
（二）安装命令
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
（三）验证测试
# CUDA可用性测试
import torch
print(f"CUDA状态: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"计算设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
预期输出示例：
CUDA状态: True
计算设备: NVIDIA GeForce RTX 4060
五、Llama Factory部署（应用层）
（一）代码获取
# 推荐使用SSH方式（需配置Git密钥）
git clone git@github.com:hiyouga/LLaMA-Factory.git# 或HTTPS方式
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
（二）依赖安装
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基础依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/- 镜像加速：推荐国内用户使用清华源以提升下载速度。
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扩展组件
pip install -e ".[torch,metrics]"torch：集成PyTorch扩展功能。metrics：加载评估指标模块。
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量化 LoRA（QLoRA）支持
pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/download/wheels/bitsandbytes-0.41.2.post2-py3-none-win_amd64.whl- 为在 Windows 平台上开启量化 LoRA，需安装预编译的 bitsandbytes 库，支持 CUDA 11.1 到 12.2。
（三）服务启动
llamafactory-cli webui --port 7860 --host 0.0.0.0
- 访问路径：浏览器打开
http://localhost:7860 - 服务验证：终端显示
Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
六、维护与升级
（一）环境备份
conda env export > llama_factory_env.yaml
（二）驱动更新
- 定期检查Nvidia驱动更新页面
- 建议每季度更新一次驱动版本
（三）框架升级
# 在项目目录执行
git pull origin main
pip install -r requirements.txt --upgrade
附录：常见问题排查
| 现象 | 诊断方法 | 解决方案 |
|---|---|---|
| CUDA不可用 | print(torch.version.cuda) | 检查驱动版本与PyTorch CUDA版本匹配 |
| 端口冲突 | `netstat -ano | findstr :7860` |
| 依赖冲突 | pip list --format=freeze | 创建新虚拟环境重新安装 |
本教程通过四层架构设计确保部署可靠性，各环节均设有验证机制。建议在物理环境部署前，先通过Windows Sandbox进行沙箱测试。