LLaMA Factory 微调框架的部署

系列文章目录

第一章 Xinference 分布式推理框架的部署
第二章 LLaMA Factory 微调框架的部署
第三章 LLaMA Factory 微调框架数据预处理加载

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前言

在深度学习的浪潮中，预训练大语言模型（Large Language Models, LLMs）逐渐成为各领域的核心工具。然而，由于大规模模型的复杂性和计算资源需求，直接使用这些模型来解决特定任务往往效率低下。微调（Fine-tuning）技术因此成为了模型开发者们的关键手段，通过针对特定任务的数据调整模型的权重，可以大幅提升模型的效果

LLaMA（Large Language Model Meta AI）作为近年来大受欢迎的开源大语言模型，因其性能优异和架构灵活被广泛应用。而为了更高效地利用 LLaMA 及其衍生模型，许多开发者希望能够快速构建一套易用的微调框架，以支持特定场景的模型训练、验证与部署。本文将介绍如何部署 LLaMA Factory 微调框架。

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一、LLaMA Factory是什么？

LLaMA Factory 是一款专注于 LLaMA 模型及其衍生版本的轻量级微调框架，旨在帮助开发