教学实践：如何用Llama Factory在计算机课堂开展AI实训
作为一名高校教师，你是否遇到过这样的困境：想要开设大模型实践课程，但实验室设备不足，无法满足50名学生同时进行AI实训的需求？本文将介绍如何利用Llama Factory这一开源工具，快速搭建标准化的大模型实验环境，让每位学生都能安全、高效地开展AI实践。
这类任务通常需要GPU环境支持，目前CSDN算力平台提供了包含Llama Factory的预置镜像，可帮助教师快速部署验证环境。下面我将从零开始，带你完成整个教学环境的搭建过程。
为什么选择Llama Factory开展AI教学
Llama Factory是一个开源的大模型微调框架，特别适合教学场景使用，主要优势包括：
- 低门槛：提供Web UI界面，学生无需编写代码即可完成模型微调
- 多模型支持：内置LLaMA、Mistral、Qwen、ChatGLM等主流大模型
- 教学友好：支持批量任务管理，方便教师监控学生实验进度
- 资源可控：可限制每个学生的计算资源使用量
对于计算机课堂而言，Llama Factory能帮助学生快速理解大模型的工作原理，并通过实践掌握微调技术。
快速部署教学实验环境
要在课堂上使用Llama Factory，我们需要先搭建一个可供多用户访问的服务环境。以下是具体步骤：
- 获取GPU资源：选择支持CUDA的GPU环境，显存建议不低于16GB
- 拉取预装镜像：使用已集成Llama Factory及相关依赖的Docker镜像
- 启动服务：配置端口映射和访问权限
实际操作命令如下：
# 拉取预装镜像 docker pull csdn/llama-factory:latest # 启动容器 docker run -d --gpus all -p 8080:8080 -e MAX_USERS=50 csdn/llama-factory提示：MAX_USERS参数控制最大并发用户数，根据实际学生人数调整。
配置多用户访问权限
为了保证教学秩序和系统安全，我们需要对学生的访问进行适当管理：
- 账号体系：为每位学生创建独立账号
- 资源配额：限制每个会话的GPU显存使用
- 实验隔离：确保学生的操作不会相互干扰
在Llama Factory的config.yml中添加以下配置：
auth: enabled: true users: - username: student1 password: pass123 max_vram: 8G - username: student2 password: pass456 max_vram: 8G设计适合课堂的实训内容
有了运行环境后，我们需要设计具体的实践教学内容。以下是几个适合初学者的实验方案：
实验一：基础模型微调
- 选择预训练模型（如LLaMA-7B）
- 准备小型数据集（100-200条样本）
- 通过Web UI配置微调参数
- 观察训练过程中的指标变化
实验二：提示词工程实践
- 使用同一模型测试不同提示词的效果
- 比较零样本、少样本和思维链提示的区别
- 设计特定场景的提示模板
实验三：模型效果评估
- 准备测试数据集
- 运行自动评估脚本
- 分析模型在不同任务上的表现
- 小组间比较微调结果
常见问题与解决方案
在教学过程中，可能会遇到以下典型问题：
问题1：显存不足导致训练中断
解决方案： - 减小batch_size参数 - 使用梯度累积技术 - 尝试量化模型（如4bit量化）
问题2：学生操作冲突
解决方案： - 为每个实验创建独立的工作空间 - 使用版本控制管理代码和模型 - 定期备份重要数据
问题3：网络延迟影响体验
解决方案： - 提前下载所需模型权重 - 限制同时训练的模型数量 - 使用轻量级模型进行演示
进阶教学建议
当学生掌握基础操作后，可以尝试更有挑战性的内容：
- 多模态扩展：结合图像、语音数据进行联合训练
- 强化学习应用：使用PPO算法优化对话模型
- 模型部署实践：将微调后的模型封装为API服务
这些内容可以帮助学生建立完整的AI应用开发认知。
总结与展望
通过Llama Factory，我们成功解决了高校AI教学中面临的设备不足问题。这种方案具有以下特点：
- 成本效益高：一台GPU服务器即可支持整个班级
- 易于维护：所有环境通过容器化管理
- 可扩展性强：随时添加新的实验内容
建议教师可以先小规模试用，熟悉各项功能后再推广到整个课程。现在就可以拉取镜像，开始准备你的第一堂大模型实践课了！后续可以尝试引入更多模型类型，或者让学生分组完成不同的微调任务，比较各种技术路线的优劣。
