llamafactory结合ollama教程

<think>好的，我现在需要帮助用户找到如何结合使用LLaMA-Factory和Ollama的教程。用户提到之前的一些教程容易失败，所以他们都基于Docker部署，这可能是一个关键点。 首先，我应该回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到LLaMA-Factory的源码可以从Hub获取，但教程常出问题，所以推荐使用Docker部署。引用[3]指出MiniCPM支持Ollama推理，而引用[4]和[5]涉及Ollama的安装和在Windows上的部署。用户希望将LLaMA-Factory与Ollama结合使用，可能需要通过Docker来整合这两个工具。 接下来，我需要考虑两者的结合方式。LLaMA-Factory主要用于微调模型，而Ollama用于本地运行模型。可能的步骤包括：使用Docker部署LLaMA-Factory，安装并配置Ollama，然后通过API或模型文件将两者连接起来。 需要确保步骤正确，比如拉取源码、构建Docker镜像、安装Ollama，以及可能的模型转换或适配。同时，用户可能需要将微调后的模型导出为Ollama支持的格式，比如GGUF，并创建Modelfile。 还要注意用户提到的常见问题，例如教程失败的原因可能涉及环境配置或依赖项冲突，所以强调Docker的使用可以避免这些问题。另外，引用[3]提到MiniCPM支持Ollama，可能需要检查是否LLaMA-Factory微调的模型兼容Ollama的格式。 最后，生成相关问题时要围绕部署步骤、模型转换、API调用和常见错误处理，确保覆盖用户可能遇到的后续疑问。</think>以下是结合使用LLaMA-Factory和Ollama的详细教程，基于官方文档和社区实践整理： ### 一、环境准备 1. 通过Docker部署LLaMA-Factory ```bash git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory docker build -t llama-factory . ``` （推荐Docker部署避免环境冲突[^1]） 2. 安装Ollama ```bash sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama sudo chmod +x /usr/bin/ollama ollama serve ``` （Windows系统可参考官方安装包[^4][^5]） ### 二、模型微调与部署 1. 使用LLaMA-Factory微调模型 ```python # 示例微调配置 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \ --stage sft \ --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \ --do_train \ --dataset alpaca_en \ --output_dir outputs ``` （建议将输出模型保存为GGUF格式[^3]） 2. 转换为Ollama格式 ```bash python scripts/convert_to_gguf.py --input outputs --output ollama_model ``` 3. 创建Modelfile ```text FROM ollama_model/ggml-model-q4_0.gguf SYSTEM "你是一个人工智能助手" ``` 4. 加载到Ollama ```bash ollama create mymodel -f Modelfile ollama run mymodel ``` ### 三、API调用示例 ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:11434/api/generate", json={ "model": "mymodel", "prompt": "解释量子力学的基本原理" } ) print(response.json()["response"]) ```