LLaMA-Factory 是一个开源的低代码大模型训练框架，由零隙智能（SeamLessAI）开发，旨在简化和加速大型语言模型（LLM）的微调过程。这个框架集成了多种微调方法和优化技术，支持多种开源模型的微调和二次训练。开发者可以使用私域数据和有限的算力完成领域大模型的定制开发。

:::color5 🎯 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow

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LLaMA-Factory 的特点包括：

  • 可视化训练和推理平台：提供一键配置模型训练，实现零代码微调LLM的便捷操作。
  • 高效微调技术：支持高效微调方案，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和QLoRA，允许在单张GPU上完成千亿参数模型的微调训练。
  • 资源和计算优化：通过使用LLaMA-Factory，可以在有限的内存和计算资源下，对大型模型进行微调。
  • 适配多种模型：已经完成与多个模型的适配微调，例如Yuan2.0，支持不同尺寸的基础模型的全量微调和高效微调。
  • 社区支持：自开源以来，LLaMA-Factory 在社区内受到广泛欢迎，GitHub星数已超过9K。
  • 简化部署流程：提供了简化的部署流程，包括使用Docker镜像和命令行工具，使得部署和微调过程更加容易。
  • API和Web界面：支持API部署，使得模型可以被其他程序调用，同时提供了Web界面与用户进行交互。
  • 开源代码：LLaMA-Factory 的模型、训练代码和评测脚本均已开源，可以通过GitHub找到相关项目。
  • 文档和社区支持：提供了详细的文档和社区支持，帮助开发者快速上手和解决遇到的问题。

LLaMA-Factory 通过整合先进的微调技术和提供用户友好的界面，降低了大型模型微调的门槛，使得个人和企业都能够更容易地定制和部署适合自己特定需求的语言模型。

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