LLaMA-Factory Online

LLaMA-Factory Online產品信息

什麼是LLaMA-Factory Online ？

LLaMA-Factory Online 這是專為大型語言模型（LLM）訓練與微調所打造的官方雲端平台，由我們與廣受歡迎的開源專案 LLaMA-Factory 合作開發。它為希望簡化微調流程或工程能力有限的用戶，提供了一套即用型、低代碼且端到端的解決方案。

如何使用LLaMA-Factory Online ？

只需三個簡單步驟即可開始微調：1. 準備資料與模型：透過 SFTP 或其他支援的方式輕鬆上傳您的資料集。2. 設定與啟動：在我們的視覺化介面中選擇基礎模型並調整關鍵設定。選擇「快速模式」進行快速設定，或選擇「專家模式」以使用進階選項。 選擇符合您的預算與時程的定價方案，然後一鍵啟動任務。3. 監控與評估：使用 LlamaBoard 和 TensorBoard 等內建工具，即時追蹤訓練損失與資源使用狀況。訓練完成後，透過「模型評估」檢視結果，或使用「模型聊天」立即測試效能。

LLaMA-Factory Online核心功能

豐富的模型庫（100+ 種模型）：提供超過 100 種頂尖開源模型，包含 LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT-OSS 等。

全面的訓練方法：支援從預訓練、SFT（監督式微調）到獎勵建模，以及 PPO、DPO 和 KTO 等對齊方法的完整訓練流程。

靈活的精確度與量化：透過 16 位元全微調、凍結微調、LoRA 及 QLoRA 自訂資源使用，並支援 2/3/4/5/6/8 位元量化。

尖端優化演算法：整合 GaLore、BAdam、LoRA+、PiSSA、DoRA 及 rsLoRA 等先進優化技術。

穩健的實驗追蹤：透過內建對 LlamaBoard、TensorBoard、WandB、MLflow 及 SwanLab 的支援，即時監控訓練進度。

高效能加速：透過 FlashAttention-2 和 Unsloth 加速技術提升效能，同時相容於 Transformers 和 vLLM 推論引擎。

LLaMA-Factory Online應用案例

自動化中文作文評分系統：採用 Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct 提供智能評分與反饋。

專業 AI 票務助理：基於 Qwen2.5-14B-Instruct 打造的客製化客服代理。

大規模 MoE 模型的低成本微調：利用 KTransformers 優化技術高效微調 DeepSeek-V3。

醫學影像分析：透過 Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct 微調的醫療診斷應用程式。

輕量級智慧家庭模型：部署 Qwen3-4B 以實現高效的邊緣端家庭自動化控制。

法律 AI 代理：使用 LightLLM 和 LlamaIndex 開發的專業法律助理。

常見問題來自LLaMA-Factory Online

若微調結果不理想，該如何提升模型表現？

1. 擴展資料集：使用更大的訓練資料集。2. 增加訓練時間：提高訓練輪次數（例如：num_train_epochs: 5.0）或總步數（例如：max_steps: 1000）。3. 調整學習率：嘗試使用較高的學習率（例如 2.0e-4）。 4. 切換微調方法：透過 finetuning_type 設定測試不同的方法，例如 freeze（參數凍結）或 full（全參數微調）。

如何解決訓練期間出現的「CUDA 記憶體不足」（OOM）錯誤？

若遇到 GPU 記憶體問題，請嘗試以下優化措施：1. 減少批次大小：將 per_device_train_batch_size 設為 1。2. 優化運算子：將 enable_liger_kernel 和 use_unsloth_gc 設為 true，以啟用記憶體效率高的核心函式。 3. 縮短序列長度：降低 cutoff_len（例如設為 512）。4. 使用進階並行處理：啟用 DeepSpeed ZeRO-3 或 FSDP 將模型權重分佈至各裝置，或使用 CPU 卸載。5. 套用量化：將 quantization_bit 設為 4 以壓縮參數（僅適用於 LoRA 微調）。

如何解決模型輸出無意義或重複的問題？

解決方案取決於問題出現的時間點：若發生於訓練「之前」：這通常是因使用原始基礎模型（未對齊）或錯誤的提示模板所致。請確保您使用的是已對齊的 Instruct/Chat 模型以及正確的模板。若發生於訓練「之後」：檢查模板一致性：確保推論模板與訓練時使用的模板相符。 注意過度擬合：若模型出現過度擬合，請減少訓練輪次（num_train_epochs）並降低學習率。

LLaMA-Factory Online 支援電子郵件、客戶服務聯絡方式及退款聯絡方式等。

請透過[email protected]聯絡LLaMA-Factory Online 客戶支援。 如需更多聯絡方式，請造訪「聯絡我們」頁面 (mailto:[email protected])

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