1.安装python3.10

       下载地址 Index of python-local/3.10.9

        安装64位windows版本

2.下载到LLaMA-Factory

github地址：

GitHub - hiyouga/LLaMA-Factory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

3. 修改pip镜像源

-- 将pip使用镜像源更新为最新版
python -m pip install -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip

-- 修改pip镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

参考： 

pip 使用国内镜像源 | 菜鸟教程

4.安装LLama-Factory及所需依赖

进入第二步下载的LLaMA-Factory-main  文件夹，输入 

pip install -e".[torch,metrics]"

会报错：

 The Meson build system
      Version: 1.2.1
      Source dir: C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-install-6ydmaptf\pandas_5de9343fe55647d897afde828b9c3cd9
      Build dir: C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-install-6ydmaptf\pandas_5de9343fe55647d897afde828b9c3cd9\.mesonpy-_m3_eubb\build
      Build type: native build
      Project name: pandas
      Project version: 2.2.3

      ..\..\meson.build:2:0: ERROR: Could not find C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe

      A full log can be found at C:\Users\admin\AppData\Local\Temp\pip-install-6ydmaptf\pandas_5de9343fe55647d897afde828b9c3cd9\.mesonpy-_m3_eubb\build\meson-logs\meson-log.txt
      [end of output]

把报错信息复制给deepseek，说需要安装visualstudio 

按照deepseek的步骤安装visual studio后，问题解决

5. 检查llama-Factory是否安装完成

llamafactory-cli version

有响应，即安装成功

6.下载LLama-Factory版本的deepseek

cmd 输入python 进入python环境

from modelscope import snapshot_download

# 指定下载后的路径，你可以根据实际情况修改这个路径
custom_cache_dir = "D:/your_custom_model_path"  

model_dir = snapshot_download("deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B", revision="master", cache_dir=custom_cache_dir)
print(f"模型已下载到: {model_dir}")

 7.启动LLama-Factory的web界面

在第二步的LLama-Factory文件夹，打开命令行输入如下内容

--model-path 是第六步下载的模型地址

set TRANSFORMERS_OFFLINE=1
llamafactory-cli webui --model-path "C:\Users\admin\.cache\modelscope\hub\models\deepseek-ai\DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1___5B"

8.插件待训练模型是否安装成功

选择第7步下载的版本、下载的路径后，点击下面的chat，加载模型，对话一下，看看是不是成功安装了

 

9. 配置训练所用的数据集

选择官方的示例数据集，可以在上面第二步的文件夹（/data）修改数据集的内容，让训练时间短一点。

其他参数不用修改，点击开始训练

可能会报 未检测到cuda环境

可能因为torch是cpu版本的，参考下面链接解决。

Torch not compiled with CUDA enabled问题解决过程记录-CSDN博客

名词解释：

1.损失

   表示训练后的模型和 数据集的差异。差异越小，表示训练结果越好。

2.梯度

  表示优化的一种算法

3.学习率

  学习的效率，如果太多模型可能记不过来，太少可能模型啥都学不到，所以要控制在合理范围。

4.轮次

  调整了几次