微调神器LLaMA-Factory官方保姆级教程来了，从环境搭建到模型训练评估全覆盖

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编者注 ： 之前一直用firefly做微调，最近切换到LLaMA-Factory，发现不但简单易用，而且非常全面，有点相见恨晚的感觉。使用过程中我主要参考2个文档，一个是github上的官方中文文档： https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md 另外一个是官方在知乎上的" LLaMA-Factory QuickStart"，以下来自于这篇 QuickStart，"AI工程化"之前做得整理，不过注意官方文档会同步更新的： https://zhuanlan.zhihu.com/p/695287607 1. 项目背景 开源大模型如LLaMA，Qwen，Baichuan等主要都是使用通用数据进行训练而来，其对于不同下游的使用场景和垂直领域的效果有待进一步提升，衍生出了微调训练相关的需求，包含预训练（pt），指令微调（sft），基于人工反馈的对齐（rlhf）等全链路。但大模型训练对于显存和算力的要求较高，同时也需要下游开发者对大模型本身的技术有一定了解， ………………………………