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网络上相应的教程基本都基于LLaMA-Factory进行，本文章主要顺着相应的教程一步步实现大模型的微调和训练。

训练环境： 可自行定义， mac、linux 或者window之类的均可以， 本文以mac操作系统为例子进行。

1： 搭建conda环境，来隔离python运行环境

wget --user-agent="Mozilla" https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-arm64.sh

2：执行安装脚本

bash Anaconda3-2024.10-1-MacOSX-arm64.sh

3：成功运行后可以通过conda version 查看自己安装的conda 版本

4：利用conda 新建一个python的运行环境（对应的python版本为3.10， 虚拟环境的名字可以自行定义）

conda create -n llama_fatory python=3.10

5：进入创建的虚拟环境

conda activate llama_fatory

之后可以利用常规的conda命令，或者python命令，可以查看相对应环境的各种基本信息。

6： LLaMA-Factory安装，可以参照github 上的安装步骤， 核心步骤为以下几个命令

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git

cd LLaMA-Factory

pip install -e ".[torch,metrics]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7：等待提示安装成功，就可以利用LLaMA提供的相应命令，进行简单操作

LLaMA-Factory-main llamafactory-cli help

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| Usage:                                                             |
|   llamafactory-cli api -h: launch an OpenAI-style API server       |
|   llamafactory-cli chat -h: launch a chat interface in CLI         |
|   llamafactory-cli eval -h: evaluate models                        |
|   llamafactory-cli export -h: merge LoRA adapters and export model |
|   llamafactory-cli train -h: train models                          |
|   llamafactory-cli webchat -h: launch a chat interface in Web UI   |
|   llamafactory-cli webui: launch LlamaBoard                        |
|   llamafactory-cli version: show version info                      |
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8： 下载训练所需要的基础模型；可以通过huggingface.co 或者 modelscope 等网站进行下载

下载命令DEMO(可以依据实际的环境情况和业务需求选择合适的基础镜像):

mkdir models && cd models

git clone https://www.modelscope.cn/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.git

9：利用llamafactory-cli webui 命令来启动 LLaMA-Factory 的web界面

10：准备自定义数据

cd data && cat aiops.json

编辑dataset_info.json， 来增加自定义的数据：

11：通过web页面来完成相应的训练准备操作

（1）选择模型（主要指定模型的路径）

（2）预览自定义数据集

（3）选择Supervised Fine-Tuning

可设置训练的轮数，比如设置成100， 训练的轮数和自定义数据集的大小相关，如果数据集较大，则相应的轮数尽量少点。

（4）点击开始训练，并等待训练完成

（5）训练完成后，则可以导出模型进行验证