LLama-Factory安装
时间: 2025-02-05 19:22:41 浏览: 84
### LLaMA-Factory 安装教程
#### 准备工作
确保已经完成基础环境配置,这通常涉及设置合适的Python版本以及必要的依赖库安装。对于LLaMA-Factory而言,推荐使用Docker来简化环境管理并保持一致性[^2]。
#### 使用Git克隆项目仓库
通过Git命令行工具获取最新版的LLaMA-Factory源码至本地计算机:
```bash
git clone https://github.com/path_to_repo/llama-factory.git
```
此操作会创建一个名为`llama-factory`的新目录,并从中可以访问整个项目的结构和资源文件[^1]。
#### 构建Docker镜像
基于提供的Dockerfile定义,构建自定义化的容器映像用于后续开发测试目的。具体做法如下所示:
```dockerfile
FROM pytorch/pytorch:2.1.2-cuda12.1-cudnn8-devel
COPY ./serving /usr/local/serving/serving
COPY ./models /usr/local/serving/models
WORKDIR /usr/local/serving/serving
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ \
&& pip install --no-cache-dir typer==0.12.3 \
&& pip install -e ".[torch,metrics]"
CMD python ./src/webui.py
```
执行上述脚本前需先切换到刚拉取下来的项目根路径下,之后利用下面这条指令启动构建流程:
```bash
docker build -t llama_factory_image .
```
这里假设当前所在位置即为目标存储库的位置;如果不在,则应提供相对或绝对路径作为参数传递给`build`子命令[^3]。
#### 启动服务端口映射后的实例化容器
最后一步就是运行新建立好的镜像,在宿主机上开放特定端口号以便外部能够正常访问Web界面所提供的各项功能特性:
```bash
docker run -d -p host_port:container_port --name=llama_factory_container llama_factory_image
```
请替换`host_port`与`container_port`为实际想要监听和服务内部应用程序所占用的具体数值组合。
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