llama-factory windows系统
时间: 2025-03-05 13:40:15 浏览: 64
### 安装和配置 LLaMA-Factory 在 Windows 系统上的指南
#### 创建 Python 虚拟环境
为了确保依赖项管理得当并避免与其他项目冲突,建议先创建一个新的 Conda 环境来专门用于 LLaMA-Factory 的开发工作。执行如下命令可以完成此操作:
```bash
conda create --name llama_factory python=3.11
```
激活新创建的环境以便后续安装所需的库和其他工具[^3]。
#### 获取源码
通过 Git 将最新的 LLaMA-Factory 仓库克隆到本地计算机上,这一步骤会获取所有必要的脚本和支持文件:
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
```
上述指令会在当前目录下建立名为 `LLaMA-Factory` 的文件夹,并切换至该路径继续下一步的操作[^2]。
#### 安装依赖包
进入项目的根目录之后,利用 Pip 工具以编辑模式安装该项目及其附加组件(如 PyTorch 和评估指标)。这样做的好处是可以随时修改代码而不必重新打包发布版本:
```bash
pip install -e .[torch,metrics]
```
这条命令不仅能够满足基本的功能需求,还支持更高级别的特性集成,比如模型训练过程中的性能监控等[^1]。
#### 验证安装成功与否
最后,在确认以上各步均无误的情况下,可以通过简单的测试案例验证整个流程是否顺利完成。具体方法取决于所使用的编程语言以及个人偏好;对于熟悉 Python 的开发者来说,启动交互式的解释器尝试导入几个核心模块是一个不错的选择。
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
print("PyTorch version:", torch.__version__)
```
如果一切正常,则说明已经可以在 Windows 上顺利使用 LLaMA-Factory 进行相关研究或应用开发了。
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