本系列摘自LLaMA-Factory GitHub中文说明

简介

LLaMA Factory 是一个简单易用且高效的大型语言模型（Large Language Model）训练与微调平台。
通过 LLaMA Factory，可以在无需编写任何代码的前提下，在本地完成上百种预训练模型的微调，框架特性包括：

项目特色

• 多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Qwen2-VL、DeepSeek、Yi、Gemma、ChatGLM、Phi 等等。
• 集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练、KTO 训练、ORPO 训练等等。
• 多种精度：16 比特全参数微调、冻结微调、LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8/HQQ/EETQ 的 2/3/4/5/6/8 比特 QLoRA 微调。
• 先进算法：GaLore、BAdam、APOLLO、Adam-mini、Muon、OFT、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 PiSSA。
• 实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、Liger Kernel、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。
• 广泛任务：多轮对话、工具调用、图像理解、视觉定位、视频识别和语音理解等等。
• 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow、SwanLab 等等。
• 极速推理：基于 vLLM 或 SGLang 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

最新模型的 Day-N 微调适配

依赖

软硬件依赖

硬件依赖

估算值

注
可根据模型参数和显存大小，反查合适的训练方法。