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：
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模型种类：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen、Yi、Gemma、Baichuan、ChatGLM、Phi 等等。
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训练算法：（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。
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运算精度：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。
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优化算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 PiSSA。
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加速算子：FlashAttention-2 和 Unsloth。
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推理引擎：Transformers 和 vLLM。
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实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow、SwanLab 等等。
github地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
官方文档：https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/
一、安装LLaMA Factory
将源码下载到本地,cd到根目录进行安装。（可全程在VSCode编辑器的控制台进行操作）
conda create -n llamafactory python=3.10 -y
conda activate llamafactory