llama-factory安装部署
时间: 2025-02-20 12:35:46 浏览: 141
### 关于Llama-factory的安装和部署指南
#### 了解环境准备
为了成功安装并部署Llama-factory,确保计算机已配置好必要的开发环境。这通常意味着已经安装了Python以及可能需要使用的包管理工具如pip。
#### 安装过程概述
对于Windows系统的用户,在开始之前应当先克隆GitHub仓库至本地机器上[^3]。完成之后,利用`cd`指令进入项目文件夹内以便执行后续操作:
```bash
cd C:\Users\Administrator\Desktop\llm-factory
```
#### 使用Docker简化设置流程
考虑到不同操作系统之间的兼容性和依赖项处理问题,推荐采用Docker容器化技术来构建稳定的工作环境。为此目的而定制的一个Dockerfile被提供出来用于自动化这一系列准备工作[^4]:
```dockerfile
FROM pytorch/pytorch:2.1.2-cuda12.1-cudnn8-devel
COPY ./serving /usr/local/serving/serving
COPY ./models /usr/local/serving/models
WORKDIR /usr/local/serving/serving
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
&& pip install --no-cache-dir typer==0.12.3 \
&& pip install -e ".[torch,metrics]"
CMD python ./src/webui.py
```
上述脚本不仅指定了基础镜像版本号还定义了一系列命令用来复制源码、设定工作路径、更新PyPI索引地址为中国清华大学镜像站以加速下载速度,并最终启动Web界面服务程序。
#### 部署后的微调与应用编程接口(API)接入
一旦完成了基本框架搭建,则可以进一步探索如何针对特定任务需求调整预训练好的大型语言模型参数——即所谓的“微调”。此外,还可以学习怎样编写Python客户端代码去调用由该平台所提供的RESTful风格API端点实现交互功能[^1]。
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