LLaMA-Factory Online

LLaMA-Factory Online产品信息

什么是LLaMA-Factory Online ？

LLaMA-Factory Online [email protected]是专为大型语言模型（LLM）训练和微调打造的官方云平台，由我们与广受欢迎的开源项目LLaMA-Factory合作开发。该平台为希望简化微调流程或工程能力有限的用户，提供了一套即用型、低代码且端到端的解决方案。

如何使用LLaMA-Factory Online ？

只需三个简单步骤即可开始微调：1. 准备数据与模型：通过 SFTP 或其他支持的方法轻松上传您的数据集。2. 配置与启动：在我们的可视化界面中选择基础模型并调整关键设置。选择“快速模式”进行快速配置，或选择“专家模式”获取高级选项。 选择符合预算和时间表的定价方案，然后一键启动任务。3. 监控与评估：使用 LlamaBoard 和 TensorBoard 等内置工具，实时跟踪训练损失和资源使用情况。训练完成后，可通过模型评估功能评估结果，或使用模型聊天功能立即测试性能。

LLaMA-Factory Online核心功能

丰富的模型库（100+ 模型）：访问 100 多个领先的开源模型，包括 LLaMA、Qwen、DeepSeek、GPT-OSS 等。

全面的训练方法：支持从预训练、SFT（监督微调）到奖励建模，以及PPO、DPO和KTO等对齐方法的完整训练流程。

灵活的精度与量化：通过 16 位全微调、冻结微调、LoRA 和 QLoRA 自定义资源使用，支持 2/3/4/5/6/8 位量化。

前沿优化算法：集成 GaLore、BAdam、LoRA+、PiSSA、DoRA 和 rsLoRA 等先进优化方案。

强大的实验追踪：通过内置对 LlamaBoard、TensorBoard、WandB、MLflow 和 SwanLab 的支持，实时监控训练进度。

高效加速：通过 FlashAttention-2 和 Unsloth 加速提升性能，兼容 Transformers 和 vLLM 推理引擎。

LLaMA-Factory Online应用场景

中文作文自动评分系统：采用 Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct 提供智能评分与反馈。

专业AI工单助手：基于Qwen2.5-14B-Instruct构建的定制化客服代理。

大规模MoE模型的低成本微调：利用KTransformers优化高效微调DeepSeek-V3。

医学影像分析：基于 Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct 微调的医疗诊断应用。

轻量级智能家居模型：部署 Qwen3-4B 以实现高效的边缘计算家庭自动化控制。

法律 AI 代理：基于 LightLLM 和 LlamaIndex 开发的专用法律助理。

常见问题来自LLaMA-Factory Online

如果微调结果不理想，如何提升模型性能？

1. 扩展数据集：使用更大的训练数据集。2. 延长训练时间：增加训练轮数（例如，num_train_epochs: 5.0）或总步数（例如，max_steps: 1000）。3. 调整学习率：尝试使用更高的学习率（例如 2.0e-4）。 4. 切换微调方法：通过 finetuning_type 设置测试不同的方法，如 freeze（参数冻结）或 full（全参数微调）。

如何解决训练过程中的“CUDA 内存不足”（OOM）错误？

若遇到 GPU 内存问题，请尝试以下优化措施：1. 缩小批量大小：将 per_device_train_batch_size 设为 1。2. 优化运算子：将 enable_liger_kernel 和 use_unsloth_gc 设为 true 以启用内存高效内核。 3. 缩短序列长度：降低 cutoff_len（例如设为 512）。4. 使用高级并行化：启用 DeepSpeed ZeRO-3 或 FSDP 以在设备间分布模型权重，或使用 CPU 卸载。5. 应用量化：将 quantization_bit 设为 4 以压缩参数（仅适用于 LoRA 微调）。

如何解决模型输出无意义或重复的问题？

解决方案取决于问题出现的时间：若在训练前出现：这通常是由于使用了原始基础模型（未对齐）或提示词模板不正确所致。请确保使用对齐的 Instruct/Chat 模型以及正确的模板。若在训练后出现：检查模板一致性：确保推理模板与训练时使用的模板一致。 注意过拟合：若模型出现过拟合，请减少训练轮数（num_train_epochs）并降低学习率。

LLaMA-Factory Online 支持邮箱、客服联系及退款联系等。

请通过[email protected]联系LLaMA-Factory Online 客户支持。 如需更多联系方式，请访问“联系我们”页面 (mailto:[email protected])

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