一个开源的大语言模型（LLM）微调框架——LLaMA-Factory

1. 项目概述

LLaMA-Factory 是一个开源的大语言模型（LLM）微调框架，旨在简化大规模语言模型的微调过程。该项目提供了一个用户友好的界面和全面的工具集，支持从数据准备到模型部署的完整流程。

2. 核心特性

✅多模型支持：支持 LLaMA、GPT-J、GPT-NeoX 等多种主流大规模语言模型
✅多种微调方式：包括全参数微调、LoRA、QLoRA 等高效微调技术
✅数据预处理工具：内置数据清洗、格式化等功能
✅可视化界面：提供 Web UI 简化操作流程
✅分布式训练：支持多GPU/多节点训练
✅模型评估：包含多种评估指标和评估工具

3. 技术亮点

✨高效微调技术：支持参数高效的微调方法（如 LoRA），节省计算资源
✨模块化设计：各组件可灵活替换和扩展
✨一键式部署：简化模型导出和服务化流程
✨全面监控：提供训练过程的可视化监控

4. 主要应用场景

📌企业级NLP应用：快速构建定制化语言模型
📌研究开发：语言模型领域的学术研究
📌AI创业：低成本构建专用AI模型

5. 使用优势

🚀降低技术门槛：简化复杂的大模型微调流程
💰成本效益高：支持参数高效微调，节省计算资源
🔧开箱即用：预置常用训练配置和数据集模板

6. 使用示例

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factorypip install -r requirements.txtpython src/train.py --model_name llama-7b --finetuning_type lora

7. 项目发展趋势

🌱 持续集成最新的大语言模型技术
🌱 扩展支持的模型种类
🌱 优化训练效率和资源利用率

快速学习

相关地址

• github地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
• 学习地址https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/

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