LLaMA-Factory快速入门（一）：Mac下大模型微调与部署全流程

一、环境准备

在进行AI模型训练之前，需要配置好Mac环境。确保你的Mac安装了Python 3.8以上版本，建议使用Miniconda管理环境。同时，如果你的Mac配备Apple Silicon芯片，可以利用MPS加速训练。

# 创建虚拟环境conda create -n llama-factory python=3.10conda activate llama-factory

二、安装LLaMA-Factory

LLaMA-Factory的安装非常简单，可以直接通过pip安装：

pip install llama-factory

也可以从源码安装以获得最新特性。

三、准备数据集

大模型微调需要高质量的标注数据。你可以使用公开数据集，也可以根据自己的需求准备JSON格式的数据。LLaMA-Factory支持多种数据格式，如Alpaca格式。

四、微调模型

使用LLaMA-Factory进行微调有两种方式：命令行和Web UI。对于新手，推荐使用Web UI。执行以下命令启动界面：

llama-factory webui

在界面中选择基础模型（如LLaMA-3-8B）、数据集、微调方法（LoRA或全量微调），然后开始训练。Mac上可以利用MPS加速，大幅缩短训练时间。

五、模型评估与导出

训练完成后，可以在WebUI中评估模型效果，并导出为Hugging Face格式，便于后续Mac部署。

六、部署模型

部署可以使用ollama或vLLM。这里以ollama为例：首先将导出的模型转换为ollama格式，然后运行：

ollama create mymodel -f Modelfileollama run mymodel

这样，你就可以在Mac上本地运行自己微调的大模型了。

七、总结

通过本文，你应该已经掌握了使用LLaMA-Factory在Mac上进行大模型微调和Mac部署的基本流程。LLaMA-Factory简化了微调的复杂度，让AI模型训练变得更加亲民。赶快动手试试吧！