安装git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
conda create -n llama_factory python=3.10
conda activate llama_factory
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt

之后运行

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_web.py，按如下配置

demo_tran.sh

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train_bash.py \
    --stage sft \
    --model_name_or_path /data/models/llm/chatglm3-lora/ \
    --do_train \
    --overwrite_output_dir \
    --dataset self_cognition \
    --template chatglm3 \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target query_key_value \
    --output_dir export_chatglm3 \
    --overwrite_cache \
    --per_device_train_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 4 \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 1e-3 \
    --num_train_epochs 10.0 \
    --plot_loss \
    --fp16

 export_model.sh

python src/export_model.py \
    --model_name_or_path /data/models/llm/chatglm3-lora/ \
    --template chatglm3 \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir /data/projects/LLaMA-Factory/export_chatglm3 \
    --export_dir lora_merge_chatglm3

 cli_demo.sh

python src/cli_demo.py \
    --model_name_or_path /data/models/llm/chatglm3-lora/ \
    --template default \
    --finetuning_type lora 

注意合并模型的时候，最后复制chatglm3的tokenizer.model和tokenizer_config.json到合并后模型覆盖之后，要修改

 不覆盖会有这个错误，