还在为大语言模型微调的高门槛而头疼吗？代码复杂、资源消耗大、实验管理繁琐……这些问题是否阻碍了你探索AI更大潜力的脚步？

今天，我们要介绍一个革命性的开源项目——LLaMA-Factory。它能够让你统一、高效地微调100+个大语言模型与视觉语言模型，堪称ACL 2024的明星工具！

概述

LLaMA-Factory是一个统一的大模型微调框架，它集成了目前主流的大语言模型和视觉语言模型，并提供了高效、便捷的微调方案。无论你是研究者、开发者，还是企业用户，都可以通过这个工具轻松实现模型的定制化训练。

痛点场景

在大模型微调的过程中，我们常常会遇到以下问题：

1. 1. 代码复杂：不同模型的微调代码差异大，学习成本高。
2. 2. 资源消耗：训练大型模型需要大量的计算资源和时间。
3. 3. 实验管理：多次微调实验的管理和比较非常繁琐。
4. 4. 模型兼容：不同架构的模型需要不同的处理方式，难以统一操作。

LLaMA-Factory的出现，正是为了解决这些痛点，让微调变得简单高效。

核心功能

• • 统一框架：支持100+种大语言模型和视觉语言模型，包括LLaMA、BLOOM、ChatGLM、Baichuan、Vision Transformer等。
• • 高效训练：采用先进的高效微调技术（如LoRA、QLoRA），大幅降低计算资源和时间成本。
• • 便捷操作：提供清晰易懂的API和命令行工具，无需深入底层代码即可完成微调。
• • 实验管理：内置实验跟踪和比较功能，方便用户管理多次微调结果。
• • 多模态支持：不仅支持纯文本模型，还支持视觉语言模型，满足多模态应用需求。

应用场景

• • 学术研究：研究者可以快速验证不同微调方法对模型性能的影响。
• • 企业定制：企业可根据自身业务需求，定制化训练专属的大模型。
• • 个人学习：开发者和个人爱好者可以低成本地体验和大模型微调的全过程。
• • 多模态应用：适用于需要结合图像和文本的任务，如图像描述、视觉问答等。

部署

使用LLaMA-Factory非常简单，只需几步即可开始微调你的模型：

1. 1. 安装依赖：```plaintext
      git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factorypip install -r requirements.txt

2. 2. 准备数据：
      将你的训练数据整理成JSON格式，并配置到数据目录中。
3. 3. 配置参数：
      修改配置文件，选择模型、设置超参数、指定数据路径等。
4. 4. 开始训练：```plaintext
      python src/train_bash.py \ --model_name_or_path path_to_your_model \ --data_path path_to_your_data \ --output_dir path_to_save_checkpoints

5. 5. 推理测试：
      训练完成后，使用内置的推理脚本测试模型效果。

更多详细的使用方法，请参考项目的GitHub文档。

总结

LLaMA-Factory是一个强大且易用的工具，极大地降低了大模型微调的门槛。无论你是想要进行学术研究，还是为企业构建定制化AI解决方案，它都能为你提供强有力的支持。

高效、统一、便捷——LLaMA-Factory让你轻松驾驭百个大模型，开启AI微调的新时代！

项目地址

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！