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南京高端模板建站,阿里巴巴集团控股有限公司,科技布沙发好还是布艺沙发好,深圳龙岗区吉华街道邮编LLaMA Factory本地部署与离线安装实战指南 在大模型定制化需求日益增长的今天#xff0c;如何快速、安全地完成私有化部署#xff0c;成为企业和科研团队面临的关键挑战。LLaMA Factory 正是为此而生——它不仅是一个开源微调框架#xff0c;更像是一座“自动化工厂”…LLaMA Factory本地部署与离线安装实战指南在大模型定制化需求日益增长的今天如何快速、安全地完成私有化部署成为企业和科研团队面临的关键挑战。LLaMA Factory 正是为此而生——它不仅是一个开源微调框架更像是一座“自动化工厂”将原本复杂繁琐的模型训练流程封装成可配置、可复现、可视化的标准操作。无论是金融行业的合规性要求还是军工场景下的网络隔离亦或是边缘计算资源受限的环境我们都需要一套不依赖公网访问的完整部署方案。本文将带你深入一线实践从零开始构建一个可在封闭内网稳定运行的 LLaMA Factory 环境并分享多个真实项目中积累的经验技巧。部署前的关键认知为什么选择 Conda pip 混合打包很多开发者尝试过纯pip freeze requirements.txt的方式导出依赖但在实际迁移时常常遇到问题版本冲突、平台不兼容、C 扩展缺失……根本原因在于PyTorch、vLLM 这类高性能库对 CUDA、cuDNN 甚至 GCC 编译器版本有严格要求。相比之下Conda 环境打包conda-pack提供了更高层次的抽象。它不仅能捕获 Python 包还能包含二进制依赖、编译工具链和系统级库路径真正实现“一次构建处处运行”。 小贴士如果你的目标机器使用的是华为昇腾 NPU 或寒武纪 MLU建议在联网机上预先安装对应的后端适配包如torch-npu再进行打包避免后期手动替换。在线安装快速启动开发调试对于拥有公网连接的开发环境推荐采用标准流程快速搭建原型系统。获取源码并安装核心依赖git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory使用-e模式安装便于后续代码修改即时生效pip install -e .[torch,metrics] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这条命令会自动拉取以下关键组件-transformers,datasets,peft,accelerateHugging Face 生态基石-torchPyTorch 框架需提前确认 CUDA 版本匹配- 中文处理支持jieba,nltk,rouge-chinese⚠️ 注意事项不要直接用默认 PyPI 源国内用户务必指定镜像站清华、中科大等否则可能因超时导致安装失败。按需扩展功能模块LLaMA Factory 支持高度模块化安装。以下是常见场景的追加命令功能安装命令分布式训练DeepSpeedpip install -e .[deepspeed]QLoRA 量化训练pip install -e .[bitsandbytes]GPTQ/AWQ 模型推理pip install -e .[gptq,awq]vLLM 加速服务pip install -e .[vllm]Galore/BAdam 优化器pip install -e .[galore,badam]ModelScope 模型加载pip install -e .[modelscope]建议根据硬件能力和任务类型按需安装。例如在单卡 3090 上做 LoRA 微调只需基础 bitsandbytes 即可若要部署高并发 API 服务则必须加上 vLLM。启动 WebUI 开始微调一切就绪后直接运行python webui.py默认界面将在http://localhost:7860可访问。通过图形化操作即可完成- 模型选择支持 HuggingFace Hub 或本地路径- 训练模式设定SFT、DPO、PPO 等- LoRA 参数配置rank、alpha、dropout- 数据集上传与预览- 实时监控 loss 和 GPU 利用率整个过程无需写一行代码非常适合非算法背景的工程人员上手。离线部署全流程从外网打包到内网还原当服务器处于完全断网状态时我们必须借助“跳板机”完成依赖预置。这个过程看似简单实则暗藏陷阱。下面是一套经过多次生产验证的安全流程。准备工作你需要准备两台机器1.联网操作机用于下载依赖、创建环境2.目标离线机待部署的服务节点以及两个必要文件-LLaMA-Factory-main.zip项目源码包建议从 GitHub Releases 下载稳定版- 已知可用的 Python 环境基础推荐 Anaconda 或 Miniforge 推荐使用 Python 3.10 或 3.11部分新特性如 Adam-Mini在 3.12 下可能存在兼容性问题。第一步创建独立 Conda 环境conda create -n llamafactory python3.11 conda activate llamafactory conda install -c conda-forge conda-pack进入解压后的项目目录unzip LLaMA-Factory-main.zip -d LLaMA-Factory cd LLaMA-Factory然后依次安装所需依赖。这里给出一个适用于大多数 GPU 场景的组合命令# 基础训练支持 pip install -e .[torch,metrics] -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple # QLoRA 必备4-bit 量化 pip install -e .[bitsandbytes] -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple # 分布式训练多卡/多节点 pip install -e .[deepspeed] -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple # 推理加速vLLM pip install -e .[vllm] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 可选Xinference 支持 pip install xinference[transformers,vllm] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 经验之谈所有 pip 安装都应指定国内镜像源。中科大源mirrors.ustc.edu.cn对科学计算包优化较好清华源tuna.tsinghua.edu.cn则更适合深度学习生态。第二步打包运行时环境回到上级目录执行打包cd /opt/unicloud/env mkdir -p /opt/unicloud/env conda pack -n llamafactory -o llamafactory.tar.gz生成的llamafactory.tar.gz文件即为完整的 Python 运行时环境通常大小在 3~6GB 之间取决于安装的扩展模块数量。如何减小包体积实用瘦身技巧默认打包会包含大量非运行必需文件测试代码、文档、.pyc缓存。可通过过滤规则压缩约 25% 空间conda pack -n llamafactory \ --exclude *.pyc \ --exclude __pycache__ \ --exclude tests \ --exclude test \ --exclude *.tgz \ --exclude *.egg-info \ -o llamafactory-light.tar.gz这对带宽紧张或存储有限的场景非常友好。第三步传输至离线机器通过 U盘、SCP、内网文件共享等方式将以下两个文件拷贝到目标机器llamafactory.tar.gzLLaMA-Factory-main.zip建议统一存放于/opt/llamafactory/目录下mkdir -p /opt/llamafactory cp /path/to/*.tar.gz /opt/llamafactory/ cp /path/to/*.zip /opt/llamafactory/第四步解压并激活环境cd /opt/llamafactory # 创建环境目录并解压 mkdir llamafactory-env tar -xzf llamafactory.tar.gz -C llamafactory-env # 激活环境无需安装 Conda source llamafactory-env/bin/activate✅ 成功激活后终端提示符前会出现(llamafactory)标识。第五步部署项目代码并验证unzip LLaMA-Factory-main.zip -d LLaMA-Factory cd LLaMA-Factory编写一个简单的测试脚本test_env.py来检查关键组件是否正常import torch print(✅ PyTorch version:, torch.__version__) print(✅ CUDA available:, torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print(GPU devices:, torch.cuda.device_count()) print(Current device:, torch.cuda.current_device()) print(Device name:, torch.cuda.get_device_name(0)) # 测试核心库导入 try: from transformers import AutoModel print(✅ Transformers imported) except Exception as e: print(❌ Transformers failed:, e) try: import peft print(✅ PEFT (LoRA) imported) except Exception as e: print(❌ PEFT failed:, e)运行结果应显示无报错并正确识别 GPU 设备。启动服务与常见问题应对确保环境激活后进入项目目录启动 WebUIcd /opt/llamafactory/LLaMA-Factory python webui.py --host 0.0.0.0 --port 7860添加--host 0.0.0.0可使服务对外网开放需配合防火墙放行 7860 端口。首次启动后可通过浏览器访问http://server-ip:7860完成以下操作- 选择本地模型路径见下文- 配置 SFT/DPO/PPO 训练参数- 设置 LoRA rank/alpha/dropout- 上传 JSON 格式的指令数据集- 实时查看训练曲线和资源占用实战问答那些文档里没说清楚的事如何加载本地模型彻底摆脱 HuggingFace 依赖当你无法访问 HuggingFace Hub 时可以在联网机器上提前下载模型huggingface-cli download qwen/Qwen-7B --local-dir ./Qwen-7B然后将整个目录复制到离线机例如/models/Qwen-7B。在 WebUI 的“Model”页签中填写Model Name or Path: /models/Qwen-7B支持的所有主流架构包括LLaMA-3、Qwen、ChatGLM3、Baichuan2、InternLM、Mistral、Mixtral 等 HF 格式模型。✅ 提示也可以使用 ModelScope 的snapshot_download工具批量下载通义千问系列模型。多 GPU 如何启用 DeepSpeed 分布式训练要在多卡环境下高效训练大模型请按以下步骤操作确保已安装deepspeed依赖在 WebUI 中设置- Parallel Type:DeepSpeed- DeepSpeed Config: 选择合适的配置文件如ds_z3_offload.json启动命令会自动适配多卡并行也可通过 CLI 模式更精细控制CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1,2,3 llamafactory-cli train \ --stage sft \ --do_train \ --model_name_or_path /models/Qwen-7B \ --dataset my_instruct_data \ --deepspeed ds_config.json \ --output_dir /output/qwen-sft这种方式更适合自动化流水线集成。QLoRA 训练需要哪些条件4-bit 也能跑 13B 模型要启用 4-bit 量化微调请确保满足以下条件安装bitsandbytes0.41.0GPU 显存 ≥ 24GB如 A100、3090、4090在 WebUI 中设置Quantization Bit:4LoRA Rank: ≥ 64推荐 64~128Double Quantization: ✅ 启用这样就可以在单张消费级显卡上微调 13B 级别的模型极大降低硬件门槛。 调参建议QLoRA 下 batch size 不宜过大否则容易 OOM可适当增加 gradient accumulation steps 来模拟大 batch 效果。写在最后让大模型真正落地LLaMA Factory 的价值远不止于“能跑起来”。它的设计理念是降低大模型工程化的边际成本——无论你是高校研究员、AI 初创公司还是传统企业的数字化部门都可以用极低的学习曲线完成专业级模型训练。更重要的是这套离线部署方案已经在多个金融风控、政务知识库、工业质检项目中成功应用。其稳定性、安全性、可维护性都经受住了真实业务的考验。未来随着 MoE 架构、多模态训练、强化学习对齐等高级功能不断完善LLaMA Factory 有望成为企业级 AI 基础设施的核心组件之一。 想了解更多官方文档始终是最权威的信息来源https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/附录高频命令速查表场景命令克隆仓库git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git安装基础依赖pip install -e .[torch,metrics]安装 QLoRA 支持pip install -e .[bitsandbytes]安装 vLLMpip install -e .[vllm]打包 Conda 环境conda pack -n llamafactory -o env.tar.gz解压并激活tar -xzf env.tar.gz -C ./env source env/bin/activate启动 WebUIpython webui.py --host 0.0.0.0 --port 7860命令行训练llamafactory-cli train --config train_config.yaml现在就开始你的本地大模型之旅吧创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考