llama_factory webui支持单机多卡吗

<think>好的，我需要回答用户关于Llama Factory WebUI是否支持单机多卡运行的问题，并提供配置教程。首先，根据用户的引用内容，引用[1]提到可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES和GRADIO_SHARE来启动WebUI服务，并配置模型、数据集等。引用[2]则讨论了多卡训练时的批次大小设置和梯度累积步骤的调整，以及显存管理的注意事项。 接下来，我需要确认Llama Factory WebUI是否支持单机多卡。根据引用内容，用户提供的教程确实涉及多卡配置，比如使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定多块GPU。因此，可以确定是支持的。 然后，整理配置步骤。第一步是启动WebUI时指定多块GPU，例如CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。同时，需要设置GRADIO_SHARE=1以便外部访问。第二步是在WebUI界面中选择多卡配置，可能是在高级参数设置里找到GPU数量选项，设置为可用卡数。第三步是调整批次大小和梯度累积步数，根据显存情况合理分配，如每卡batch_size为2，总batch_size=卡数×每卡batch_size×梯度累积步数。同时，注意学习率的调整，大批次可能需要更大的学习率，参考引用[2]中的建议。 另外，需要提醒用户常见问题，比如显存不足时如何调整参数，以及分布式训练中的通信开销可能影响速度，建议优先使用同一型号的GPU。最后，根据用户引用中的信息，正确添加引用标识。 确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用相关部分。同时，生成相关问题以帮助用户进一步了解多卡训练的其他方面。</think>根据引用内容，**Llama Factory WebUI支持单机多卡运行**，具体配置步骤如下： --- ### 一、单机多卡配置步骤 1. **启动WebUI服务时指定多卡** 使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`参数选择需要使用的GPU编号，例如同时启用0号和1号卡： ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 GRADIO_SHARE=1 llamafactory-cli webui ``` 此命令会启动WebUI服务，并允许外部访问[^1]。 2. **WebUI界面配置** - 在WebUI的`模型配置`页面选择模型路径和数据集。 - 在`高级参数`中设置`num_gpus`为实际使用的GPU数量（如2）。 - 根据显存调整`batch_size`和`gradient_accumulation_steps`，例如： - 单卡batch_size=2，双卡时总batch_size=2（卡数）×2（单卡batch）×1（累积步数）=4 若显存不足，可通过增加`gradient_accumulation_steps`间接扩大总batch_size[^2]。 3. **学习率调整（可选）** 多卡训练时建议适当提高学习率，具体数值可参考论文或经验公式（如线性缩放规则）。 --- ### 二、关键参数说明 | 参数 | 作用 | 示例值 | |--------------------------|--------------------------------------|--------------| | `CUDA_VISIBLE_DEVICES` | 指定使用的GPU编号 | 0,1 | | `num_gpus` | WebUI中设置的GPU数量 | 2 | | `batch_size` | 单卡单步处理的样本数 | 2 | | `gradient_accumulation` | 梯度累积步数，缓解显存压力 | 4 | --- ### 三、常见问题解决 1. **显存不足** - 降低单卡`batch_size` - 增加`gradient_accumulation_steps`（如从1改为4）[^2] 2. **多卡训练速度未提升** - 检查GPU型号是否一致（避免异构通信开销） - 确认数据加载是否为瓶颈（可尝试预加载数据集） ---