anaconda 运行llamafactory
时间: 2025-01-10 08:54:11 浏览: 125
### 设置和运行llamafactory项目
#### 创建并激活Anaconda虚拟环境
为了确保项目的独立性和兼容性,在Anaconda中创建一个新的Python虚拟环境是必要的。对于`llamafactory`项目,建议使用特定版本的Python来满足其依赖关系。
```bash
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
```
上述命令用于建立名为`llama_factory`的新环境,并指定Python版本为3.10[^1]。
#### 配置pip镜像源加速包下载
考虑到网络条件可能影响第三方库的获取效率,调整pip配置指向更快捷的国内镜像站点能够有效提升安装过程的速度。
尽管未提供具体的配置指令,通常可以通过编辑或新建~/.pip/pip.conf文件实现这一目的[^2]。
#### 处理路径优先级问题以避免冲突
当存在多个不同版本的应用程序共存于同一台机器上时,可能会遭遇执行路径上的混淆情况。特别是针对`llamafactory-cli`工具而言,在多GPU场景下调用了错误位置下的PyTorch实例就是一个典型例子。这主要是因为系统的$PATH变量顺序不当造成的——即全局范围内的条目被列在了Conda环境定义之前的缘故。
解决办法在于重新排列这些路径项的位置,使得当前活动的Conda环境所关联的内容获得更高的查找权重。可通过修改shell初始化脚本(如`.bashrc`或`.zshrc`),将`export PATH="/path/to/your_conda/bin:$PATH"`加入其中完成修正[^3]。
#### 安装必要组件与启动训练任务
一旦解决了潜在的技术障碍,就可以继续按照官方文档指导准备所需的资源以及开始实际的数据处理工作了。这里涉及到克隆远程仓库、读取配置文件等内容:
```bash
git clone https://hub.yzuu.cf/xusenlinzy/api-for-open-llm.git
cd api-for-open-llm/streamlit-demo
pip install -r requirements.txt
FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train examples/train_lora/Qwen2-7B_lora_cpt_ds3.yaml
```
以上步骤涵盖了从环境搭建到最终发起训练请求的整体流程[^4][^5]。
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