教学实践：如何在计算机课堂中使用Llama Factory开展AI实验
作为一名大学讲师，我最近计划在下学期的机器学习课程中加入大模型实践环节。但面临一个现实问题：学生们的设备参差不齐，有的可能只有轻薄本，有的可能有高性能显卡。如何设计一个所有学生都能平等参与的实验方案？经过多次尝试，我发现Llama Factory是一个理想的解决方案。它提供了简单易用的界面和丰富的功能，让大模型实验不再受限于硬件条件。
这类任务通常需要GPU环境，目前CSDN算力平台提供了包含Llama Factory镜像的预置环境，可以快速部署验证。下面我将分享如何在课堂环境中使用Llama Factory开展AI实验的具体方案。
为什么选择Llama Factory进行教学
Llama Factory是一个开源的低代码大模型微调框架，特别适合教学场景：
- 无需复杂配置：预装了Python、PyTorch等必要环境，开箱即用
- 支持多种模型：包括LLaMA、Qwen、ChatGLM等热门开源模型
- 可视化界面：通过Web UI操作，降低学习门槛
- 资源友好：支持量化技术，能在消费级GPU上运行
对于教学来说，这些特性意味着：
- 学生无需在本地安装复杂的依赖
- 统一的环境避免了"在我的机器上能运行"的问题
- 可视化界面让理论更直观
实验环境快速搭建
为了确保所有学生都能访问相同的实验环境，我推荐使用云端的预置镜像。以下是具体步骤：
- 创建实例时选择包含Llama Factory的镜像
- 启动实例后，通过SSH或Web终端访问
- 运行以下命令启动Web界面：
python src/train_web.py启动成功后，学生可以通过浏览器访问提供的URL进入操作界面。这种方式完全避免了本地环境差异带来的问题。
提示：如果使用CSDN算力平台，可以直接搜索"Llama Factory"选择预装好的镜像，省去手动安装步骤。
基础实验设计：模型微调初体验
对于初次接触大模型的学生，我设计了以下基础实验流程：
1. 数据准备
使用内置的示例数据集或上传简单的CSV文件，格式如下：
instruction,input,output "将以下英文翻译成中文","Hello world","你好世界" "将以下中文翻译成英文","你好","Hello"2. 模型选择
在Web界面中可以选择： - 基础模型（如Qwen-7B） - 微调方法（LoRA或全参数）
3. 参数设置
建议初学者使用默认参数，重点关注： - 学习率（learning rate） - 训练轮次（epochs） - 批处理大小（batch size）
4. 启动训练
点击"Start"按钮后，学生可以： - 实时观察训练损失变化 - 查看GPU资源使用情况 - 在训练完成后测试模型效果
进阶实验：对比不同微调方法
对于有一定基础的学生，可以设计对比实验：
- 使用相同数据集，分别尝试：
- 全参数微调
- LoRA微调
QLoRA量化微调
比较不同方法的：
- 训练时间
- GPU显存占用
最终模型效果
分析结果差异的原因
这种实验能帮助学生深入理解大模型微调的核心概念。
课堂组织与管理建议
在实际教学中，我总结了以下经验：
- 分组实验：3-5人一组，共享一个实例，培养团队协作
- 实验手册：提供step-by-step操作指南，减少入门障碍
- 阶段性目标：
- 第一周：完成基础微调实验
- 第二周：尝试不同模型架构
第三周：设计自己的微调任务
评估方式：
- 实验报告（50%）
- 最终模型效果（30%）
- 课堂展示（20%）
常见问题与解决方案
在教学过程中，学生可能会遇到以下问题：
- 显存不足错误
解决方案：改用量化模型或减小batch size
数据集格式错误
- 检查CSV文件是否符合instruction-input-output格式
使用内置的数据集检查工具
训练不收敛
- 尝试降低学习率
- 检查数据质量
增加训练数据量
Web界面无法访问
- 检查端口是否正确暴露
- 确认防火墙设置
教学效果与反思
通过一学期的实践，这种教学方案取得了不错的效果：
- 所有学生都成功完成了基础实验
- 70%的小组尝试了进阶实验
- 学生对大模型的理解明显加深
特别让我惊喜的是，一些学生开始自发探索： - 尝试不同的提示词工程 - 组合多种微调方法 - 将模型应用到其他课程项目中
后续改进方向
基于第一轮教学经验，我计划在下学期：
- 增加更多实际应用案例
- 引入模型评估的量化指标
- 鼓励学生分享自己的微调"配方"
- 尝试多模态模型的实验
Llama Factory的易用性让大模型教学变得可行。通过精心设计的实验方案，即使硬件条件有限的学生也能获得宝贵的第一手经验。这种实践经验对于理解AI前沿技术至关重要。
如果你也在考虑如何将大模型引入课堂，不妨从Llama Factory开始尝试。从基础微调到进阶优化，这个框架能支持不同层次的教学需求。期待看到更多教育工作者分享他们的实践案例！
