这两天用LLaMA Factory训练领域大模型，感觉效果比预期的好。LLaMA Factory 最大的好处是极大地降低了技术和资源的门槛，将原本需要AI专家团队才能完成的领域模型微调工作，“平民化”和“流水线化”了。
在没有 LLaMA Factory 之前，要微调一个大模型，需要：手动编写复杂的 Python 训练脚本，深入理解 PyTorch、Transformers、Accelerate 等库的底层细节，自己处理数据加载、预处理、模型并行、梯度累积等繁琐任务。
有了LLaMA Factory ，它的图形化界面 (Web UI)，把所有的核心参数都变成了网页上的表单和下拉菜单，不需要写一行代码，只需“填空”和“选择”，就可以配置一个完整的训练任务，同时它还支持LoRA、QLoRA微调和市面上主流的开源大模型。
它让领域专家（比如医生、律师、或者公司的业务专家）可以专注于他们最擅长的事情——准备高质量的领域数据，而将复杂的工程实现交给 LLaMA Factory，大大降低了技术门槛、提高了工作效率。
#人工智能发展 #大模型 #AI人工智能 #多模态人工智能
在没有 LLaMA Factory 之前，要微调一个大模型，需要：手动编写复杂的 Python 训练脚本，深入理解 PyTorch、Transformers、Accelerate 等库的底层细节，自己处理数据加载、预处理、模型并行、梯度累积等繁琐任务。
有了LLaMA Factory ，它的图形化界面 (Web UI)，把所有的核心参数都变成了网页上的表单和下拉菜单，不需要写一行代码，只需“填空”和“选择”，就可以配置一个完整的训练任务，同时它还支持LoRA、QLoRA微调和市面上主流的开源大模型。
它让领域专家（比如医生、律师、或者公司的业务专家）可以专注于他们最擅长的事情——准备高质量的领域数据，而将复杂的工程实现交给 LLaMA Factory，大大降低了技术门槛、提高了工作效率。
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