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LLaMA Factory 是一个高效、灵活的大模型微调框架，支持 100+ 种主流大语言模型的微调训练。本文档将帮助您快速上手使用 LLaMA Factory。

支持的训练方法

方法

全参数训练

部分参数训练

LoRA

QLoRA

指令监督微调 (SFT)

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DPO 训练

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提示: v1 版本目前支持 SFT 和 DPO 两种训练方法，均支持多种加速特性，包括 DeepSpeed、FSDP、FlashAttention-2 等。

软件依赖

必需项

至少

推荐

python

3.11

3.12

torch

2.7.1

2.7.1

torch-npu(Ascend NPU)

2.7.1

2.7.1

torchvision

0.22.1

0.22.1

transformers

5.0.0

5.0.0

datasets

3.2.0

4.0.0

peft

0.18.1

0.18.1

可选项

至少

推荐

CUDA(NVIDIA GPU)

11.6

12.2

deepspeed

0.18.4

0.18.4

flash-attn(NVIDIA GPU)

2.5.6

2.7.2

安装 LLaMA Factory

[!IMPORTANT] 此步骤为必需。请确保您的环境满足上述软件依赖要求。

从源码安装（推荐）

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
pip install -e .

使用 pip 安装

pip install llamafactory

可选依赖

如果您需要使用特定的加速特性，可以安装相应的依赖：

# 安装 FlashAttention-2 支持
pip install flash-attn --no-build-isolation

# 安装 DeepSpeed 支持
pip install deepspeed

# 安装 Unsloth 支持（用于加速 LoRA 训练）
pip install unsloth

数据准备

LLaMA Factory 支持多种数据格式，包括 JSON、JSONL、CSV 等。关于数据集文件的详细格式说明，请参考 数据准备指南。

使用内置数据集

LLaMA Factory 提供了多个内置数据集用于快速测试，您可以在 data/dataset_info.json 中查看所有可用的数据集。

使用自定义数据集

您可以使用 HuggingFace / ModelScope 上的数据集或加载本地数据集。

[!NOTE] 使用自定义数据集或自定义数据集格式时，请参照 数据准备指南 进行配置。如有必要，请重新实现自定义数据集的数据处理逻辑，包括对应的 converter。

数据构建工具

您也可以使用以下工具构建用于微调的合成数据：

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命令行训练

下面的命令展示了对 Qwen3-0.6B 模型使用 FSDP2 进行全参数微调：

export USE_V1=1
llamafactory-cli sft examples/v1/train_full/train_full_fsdp2.yaml

提示: llamafactory-cli sft 和 llamafactory-cli train 命令等价。

Web UI 训练

LLaMA Factory 提供了直观的 Web 界面（LLaMA Board），您可以通过图形界面进行训练：

llamafactory-cli webui

在浏览器中打开 http://localhost:7860 即可开始使用。

推理部署

训练完成后，您可以使用以下命令部署模型：

# 使用 vLLM 后端进行高性能推理
llamafactory-cli chat --model_name_or_path path/to/your/model --template qwen --infer_backend vllm

# 使用 HuggingFace 后端进行推理
llamafactory-cli chat --model_name_or_path path/to/your/model --template qwen

进阶用法

高级用法请参考 进阶指南，包括：

  • 多卡多机分布式训练

  • LoRA/QLoRA 微调

  • 模型量化（AWQ/GPTQ/LLM.int8 等）

  • 各种加速特性（DeepSpeed、FSDP、FlashAttention 等）

  • 多模态模型微调

常见问题

1. 内存不足怎么办？

  • 使用 LoRA 或 QLoRA 代替全参数训练

  • 减小 batch_size 和 cutoff_len

  • 启用 gradient_checkpointing

  • 使用 DeepSpeed ZeRO-2 或 ZeRO-3

2. 如何选择合适的训练方法？

  • SFT（指令微调）: 最常用的方法，适用于大多数场景，通过监督数据训练模型

  • DPO（直接偏好优化）: 用于对齐人类偏好，提升模型输出质量，无需训练奖励模型

3. 训练完成后如何评估模型？

llamafactory-cli eval --model_name_or_path path/to/your/model --template qwen --dataset mmlu

更多评估方法请参考 评估指南。

获取帮助

如果您在使用过程中遇到问题：