linux部署llama-factory
时间: 2025-05-11 10:27:25 浏览: 45
### 部署 LLaMA-Factory 模型或项目的流程
要在 Linux 环境下成功部署 LLaMA-Factory 项目或模型,可以遵循以下方法:
#### 准备工作
确保系统已安装必要的依赖项以及支持的 Python 版本。推荐使用 Conda 来管理环境,因为其能够更方便地处理复杂的依赖关系。
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -e .[metrics]
```
上述命令用于克隆仓库并创建虚拟环境,同时完成基础库的安装[^2]。
#### 启动 WebUI 可视化界面
如果希望使用可视化工具来操作 LLaMA-Factory,则可以通过如下命令启动 WebUI 接口:
```bash
llamafactory-cli webui
```
这一步会初始化服务端程序,并允许通过浏览器访问配置页面[^1]。
#### 使用 Docker 构建镜像(可选)
对于需要更高隔离度或者跨平台一致性的场景,建议利用 Docker 技术构建专属容器镜像。执行以下脚本来生成定制化的 deep learning runtime environment:
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu20.04
RUN apt-get update && \
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive TZ=Etc/UTC apt-get -y install tzdata && \
apt-get install -y --no-install-recommends software-properties-common curl ca-certificates build-essential cmake git libjpeg-dev libpng-dev ffmpeg wget unzip vim nano htop tmux screen net-tools iputils-ping dnsutils strace lsof tree jq time parallel pigz pv rsync openssh-client sudo locales-all bash-completion manpages-zh fonts-wqy-microhei fonts-noto-cjk && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENV LANG C.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8
WORKDIR /workspace
COPY ./requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]
```
之后运行 `docker build` 命令打包成镜像文件:
```bash
docker build . -t kevinchina/deeplearning:llama31-api
```
此过程定义了一个基于 NVIDIA CUDA 的 GPU 加速计算框架作为底层支撑结构,从而优化性能表现[^4]。
#### 自动化实验设计
针对大规模多轮次微调需求,还可以参考其他社区贡献者分享的经验文档,比如采用 Shell Script 编写自动化流水线控制逻辑,简化重复劳动强度的同时提升效率。具体实现细节请查阅官方指南或其他第三方扩展资源链接[^3]。
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