llamafactory dop
时间: 2025-02-13 11:19:23 浏览: 47
### 关于 LLaMA-Factory 的开发环境配置
LLaMA-Factory 是一个用于训练和微调大型语言模型(如 LLama3)的框架[^1]。为了顺利开展基于此框架的 IT 项目,开发者通常会依赖一系列特定的工具、库以及编程语言的支持。
#### 使用 Git 获取源码
对于希望参与该项目或利用其功能来创建新应用的人来说,第一步是从 GitHub 上获取最新的源代码副本。这可以通过执行如下所示的一条简单的 shell 命令完成:
```bash
!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
%cd LLaMA-Factory
%ls
```
上述命令不仅下载了整个仓库的内容到本地计算机上,还切换到了刚被拉取下来的目录内,并列出了其中存在的文件列表以便确认操作成功与否[^2]。
#### 构建 PyTorch 运行时环境
由于 LLaMA-Factory 高度集成了 PyTorch 深度学习平台,在实际部署之前还需要确保机器上有适当版本的 Python 解释器及其配套组件已就绪。下面这段脚本展示了怎样通过 pip 工具快速搭建起所需的软件栈:
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio
python
import torch
print(torch.__version__) # 输出应类似于 "2.5.0+cu124"
print(torch.cuda.is_available()) # 如果 GPU 可用则返回 True 否则 False
exit()
```
这里值得注意的是 `torch` 版本号应当匹配目标硬件架构;而最后一行用来验证 CUDA 是否正常工作——这对于加速神经网络运算至关重要[^3]。
#### 安装预编译包
除了手动设置外,官方也提供了更为便捷的方式让用户可以直接借助 Anaconda 虚拟环境中集成好的解决方案来进行安装:
```bash
pip install llmtuner==0.5.1
```
这条指令将会自动处理好所有依赖关系并将最新稳定版的 LLaMA Factory 添加至当前活跃的工作空间里[^4]。
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