llama-factory安装 mac

### 安装 LLaMA-Factory 框架 为了在 Mac 上成功安装并运行 LLaMA-Factory 工具，可以按照以下方法操作： #### 依赖项准备 LLaMA-Factory 是基于 Python 的开源框架，因此需要先确保本地已正确安装 Python 和必要的开发工具链。推荐使用 Conda 或虚拟环境来管理依赖。 1. **Python 版本**: 确保安装了 Python 3.8 及以上版本[^2]。 使用命令 `python --version` 验证当前的 Python 版本。 2. **Conda 虚拟环境**: 推荐通过 Miniconda 创建独立的虚拟环境以避免冲突。 ```bash conda create -n llmfactory python=3.9 conda activate llmfactory ``` 3. **Git 客户端**: 如果尚未安装 Git，请下载并安装最新版 Git 工具[^3]。 --- #### 下载 LLaMA-Factory 代码库 访问官方仓库地址克隆源码到本地： ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory ``` 如果遇到网络问题无法正常拉取代码，可尝试更换镜像站点或手动下载 ZIP 压缩包解压至目标路径。 --- #### 安装依赖 进入项目根目录后执行如下脚本来完成所需模块加载： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此文件列出了所有必需的第三方库及其兼容版本号列表。 对于 GPU 加速支持的情况（如 Apple Silicon M1/M2），可能还需要额外配置 Metal Performance Shaders (MPS) 后端驱动程序以及 PyTorch MPS 支持插件[^1]。 --- #### 测试安装是否成功 验证 CLI 功能可用性的简单方式之一就是查看帮助文档输出结果： ```bash llamafactory-cli --help ``` 如果没有报错提示，则说明基本功能已经就绪；否则需重新检查前面各环节设置是否有误。 另外需要注意的是，在实际应用过程中可能会因为硬件资源限制而调整部分参数设定值，比如批量大小(batch size)，学习率(learning rate)等超参选项均会影响最终效果表现形式。 --- ### 注意事项 由于 macOS 平台架构特殊性（Intel vs ARM），某些低层优化组件可能存在移植难度较大情况，建议优先选用社区维护良好的分支版本或者等待官方发布正式适配方案后再行动手实践更为稳妥可靠一些。 ---

<think>好的，用户遇到了两个问题：安装llama-factory时出现磁盘空间不足和找不到匹配的分发版本。首先，我需要结合之前的回答和新的引用信息来帮助他。 首先，磁盘空间不足的问题我之前已经详细讲过，可能需要用户检查分区，清理缓存或者修改临时目录路径。不过用户可能已经尝试过这些步骤，或者需要更针对性的建议。特别是安装llama-factory可能比较大，需要更多的空间，所以要确认用户是否有足够的剩余空间，尤其是临时目录所在的分区。 第二个问题是找不到匹配的分发版本。这可能是因为包名错误、Python版本不兼容或者包确实不存在。需要确认用户是否正确输入了包名，比如llama-factory是否正确，或者是否应该使用不同的名称，比如llama_factory。另外，检查用户的Python版本是否符合要求，比如是否过旧。还有可能是PyPI源的问题，可能需要切换镜像源，比如使用阿里云或清华的源。 还需要考虑用户的操作系统环境，比如是否在虚拟环境中，是否有权限问题，或者是否使用了正确的pip版本。如果是Windows用户，路径问题可能会更常见，需要特别提示。另外，用户可能同时遇到两个错误，比如先因为空间不足导致安装失败，之后缓存问题导致找不到包，需要分步骤解决。 另外，之前的引用中提到UnicodeDecodeError，可能和文件编码有关，但用户现在的问题里没有提到这个错误，所以可能不需要处理。但需要确保用户的环境变量或路径中没有特殊字符，尤其是在Windows上。 总结下来，回答需要分两部分处理两个错误，先解决磁盘空间问题，再处理分发版本问题，并给出逐步的解决方案。同时，要结合之前的建议，比如清理缓存、修改临时目录，以及检查包名和Python版本。最后，生成相关问题帮助用户进一步排查可能的问题。</think>### 分步解决方案：解决$pip$安装llama-factory时的**磁盘空间不足**和**找不到匹配版本**错误 --- #### **问题一：`No space left on device`（磁盘空间不足）** ##### 步骤1. **定位空间占用源** - **检查临时目录空间**： ```bash # Linux/Mac df -h /tmp # 查看/tmp分区剩余空间 du -sh ~/.cache/pip # 检查pip缓存大小 # Windows dir %TEMP% # 查看临时文件夹占用 ``` - **关键点**：如果剩余空间小于2GB，安装大包（如llama-factory）可能失败[^1] ##### 步骤2. **强制清理空间** - **清除pip缓存**： ```bash pip cache purge # 清空所有缓存包 rm -rf ~/.cache/pip # Linux/Mac强制删除缓存 del /q/s %LocalAppData%\pip\Cache # Windows清除缓存[^3] ``` - **修改临时目录路径**（推荐长期方案）： ```bash # Linux/Mac export TMPDIR=/mnt/disk2/tmp # 指向其他分区的临时目录 # Windows（PowerShell） $env:TEMP = "D:\temp_folder" ``` ##### 步骤3. **指定安装路径验证** ```bash pip install --target=/other_disk/packages llama-factory # 安装到其他分区 ``` --- #### **问题二：`No matching distribution found`（找不到匹配版本）** ##### 步骤1. **验证包名和版本** - 检查包名拼写： ```bash pip search llama-factory # 确认PyPI仓库是否存在该名称 ``` - **注意**：实际PyPI包名可能是`llama_factory`（下划线）或`llama-factory-xxx`[^4] ##### 步骤2. **检查Python版本兼容性** ```bash python --version # 确认Python版本≥3.8（llama-factory常见要求） ``` - **解决方案**： - 升级Python：`conda update python` 或使用`pyenv` - 指定兼容版本：`pip install "llama-factory<1.0"` ##### 步骤3. **切换PyPI镜像源** ```bash pip install llama-factory -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` - 备选镜像源：阿里云(`mirrors.aliyun.com/pypi`)、中科大(`pypi.mirrors.ustc.edu.cn`) ##### 步骤4. **手动下载whl文件安装** - 从[PyPI官网](https://pypi.org/project/llama-factory/#files)下载对应系统的`.whl`文件 - 执行本地安装： ```bash pip install llama_factory-0.1.2-py3-none-any.whl # 替换实际文件名 ``` --- ### 关联错误处理表 | 错误类型 | 触发场景 | 修复优先级 | |---------|----------|------------| | `Errno 28` | 缓存目录或`/tmp`空间不足 | 高（需立即释放空间） | | `No matching distribution` | 包名错误/Python版本过低 | 中（需验证环境） | --- ### 关键操作验证 1. **空间验证**： ```bash # 安装前检查（Linux示例） df -h /tmp | awk 'NR==2 {print "可用空间:" $4}' ``` 2. **包存在性验证**： ```bash pip install --use-deprecated=legacy-resolver llama-factory # 兼容旧版解析器 ``` --- ### 相关问题 1. 如何永久修改pip的默认缓存目录？ 2. 使用Anaconda时如何避免磁盘空间不足？ 3. 哪些Python包需要特定版本的操作系统支持？