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1. 本地部署 LLaMA-Factory

下载代码，

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory

创建虚拟环境，

conda create -n llama_factory python=3.11 -y
conda activate llama_factory

安装 LLaMA-Factory，

pip install -e '.[torch,metrics]'

验证，

import torch
torch.cuda.current_device()
torch.cuda.get_device_name(0)
torch.__version__
print(torch.cuda.is_available())

我机器的输入如下，

2. 下载模型

安装 huggingface_hub，

pip install "huggingface_hub[hf_transfer]"

下载 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct，

HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 huggingface-cli download Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

3. 微调模型

3-1. 下载数据集

LLaMA-Factory项目内置了丰富的数据集，放在了data目录下。您可以跳过本步骤，直接使用内置数据集。您也可以准备自定义数据集，将数据处理为框架特定的格式，放在data下，并且修改dataset_info.json文件。

本教程准备了一份多轮对话数据集，运行下述命令下载数据。

mkdir workspace; cd workspace
wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/release/tutorials/llama_factory/data.zip
unzip data.zip

3-2. 配置参数

启动 webui，然后，打开浏览器，访问 http://localhost:7860，进入WebUI后，可以切换到中文（zh）。

llamafactory-cli webui

首先配置模型，本教程选择LLaMA3-8B-Chat模型，微调方法则保持默认值lora，使用LoRA轻量化微调方法能极大程度地节约显存。
设置学习率为1e-4，梯度累积为2，有利于模型拟合。

点击LoRA参数设置展开参数列表，设置LoRA+学习率比例为16，LoRA+被证明是比LoRA学习效果更好的算法。在LoRA作用模块中填写all，即将LoRA层挂载到模型的所有线性层上，提高拟合效果。

3-3. 启动微调

将输出目录修改为train_qwen2.5，训练后的LoRA权重将会保存在此目录中。点击「预览命令」可展示所有已配置的参数，您如果想通过代码运行微调，可以复制这段命令，在命令行运行。

点击「开始」启动模型微调。

3-4. 模型评估

微调完成后，点击检查点路径，即可弹出刚刚训练完成的LoRA权重，点击选择下拉列表中的train_qwen2.5选项，在模型启动时即可加载微调结果。

选择「Evaluate&Predict」栏，在数据集下拉列表中选择「eval」（验证集）评估模型。更改输出目录为eval_llama3，模型评估结果将会保存在该目录中。最后点击开始按钮启动模型评估。

模型评估大约需要5分钟左右，评估完成后会在界面上显示验证集的分数。其中ROUGE分数衡量了模型输出答案（predict）和验证集中标准答案（label）的相似度，ROUGE分数越高代表模型学习得更好。

3-5. 模型对话

选择「Chat」栏，确保适配器路径是train_qwen2.5，点击「加载模型」即可在Web UI中和微调模型进行对话。

点击「卸载模型」，点击“×”号取消检查点路径，再次点击「加载模型」，即可与微调前的原始模型聊天。

本次教程介绍了如何使用PAI和LLaMA Factory框架，基于轻量化LoRA方法微调Qwen2.5模型，使其能够进行中文问答和角色扮演，同时通过验证集ROUGE分数和人工测试验证了微调的效果。在后续实践中，可以使用实际业务数据集，对模型进行微调，得到能够解决实际业务场景问题的本地领域大模型。

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参考资料：

• models-downloading
• LLaMA Factory：微调LLaMA3模型实现角色扮演
• LLaMA-Factory QuickStart