windows中llama-factory安装部署
时间: 2025-04-05 20:22:50 浏览: 77
### 如何在 Windows 系统上安装和部署 LLaMA-Factory
#### 工具准备
为了成功完成 LLaMA-Factory 的安装与部署,需确保已准备好以下工具环境:
1. **Python**:建议版本为 3.8 或更高版本[^1]。
2. **Git**:用于克隆项目仓库。
3. **CUDA 和 cuDNN**:如果计划利用 GPU 加速,则需要配置 NVIDIA CUDA 及其配套库[^2]。
#### 安装过程
以下是具体的安装步骤:
##### 克隆仓库
通过 Git 命令获取官方存储库中的最新代码:
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
```
此命令会下载整个项目的源码到本地目录中。
##### 创建虚拟环境并安装依赖项
推荐创建独立的 Python 虚拟环境来管理包依赖关系。可以使用 `venv` 或者 Conda 来实现这一目标:
```bash
python -m venv env
source env/bin/activate # Linux/MacOS
.\env\Scripts\activate # Windows
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -r requirements.txt
```
上述脚本将自动拉取所有必要的第三方模块以支持后续操作。
##### 下载预训练权重文件
由于版权原因,原始模型参数不会随同开源代码一同发布。用户需要自行前往 Meta 提供的链接页面申请访问权限,并按照指引保存至指定路径下(通常位于 ./checkpoints 文件夹内)。具体方法可参照文档说明或者联系开发者社区寻求帮助。
#### 部署流程概述
对于生产环境中大规模应用而言,采用容器化技术能够显著简化跨平台迁移难度以及提升资源利用率水平。下面展示了一个基于 Dockerfile 构建镜像的例子:
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.7.1-base-ubuntu20.04
RUN apt-get update && \
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3-pip git wget unzip libgl1-mesa-glx ffmpeg && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
CMD ["sh", "-c", "python app.py"]
```
构建完成后即可运行如下指令启动服务端口监听进程:
```bash
docker build . -t kevinchina/deeplearning:llama31-api
docker run --gpus all -p 8000:8000 -d kevinchina/deeplearning:llama31-api
```
这里 `-p` 参数指定了主机与容器之间网络映射关系;而 `--gpus all` 则允许实例完全掌控物理显卡计算能力[^3]。
#### 使用 Python 调用 API 接口
一旦服务器正常工作之后,客户端程序可以通过 RESTful 协议发送 HTTP 请求交互数据流。例如借助 requests 库发起 POST 方法调用来预测给定输入序列对应的输出结果:
```python
import requests
url = 'http://localhost:8000/generate'
payload = {"prompt": "Once upon a time"}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
```
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