1. 注册与认证
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访问AutoDL官网：前往 AutoDL官网。
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注册账号：完成注册流程。
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实名认证：按照要求完成实名认证，以确保账号的合规性。
2. 选择GPU资源
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进入算力市场：在官网首页点击“算力市场”菜单。
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挑选GPU：根据需求选择合适的GPU资源，例如NVIDIA RTX 4090等。
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查看配置：确保所选GPU资源的性能满足训练需求。
3. 创建实例
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配置实例：点击所选GPU进入“创建实例”页面。
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选择镜像：选取包含深度学习环境的镜像，避免后续手动配置训练环境。
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完成创建：配置完成后，启动实例。
4. 初始化环境
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进入JupyterLab：实例启动后，通过平台的JupyterLab快捷工具进入。
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打开终端：在JupyterLab界面点击“终端”。
5. 配置网络加速（可选）
在终端中输入以下代码进行学术资源加速：
source /etc/network_turbo6. 克隆LLaMA-Factory项目
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克隆项目代码：
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git（
--depth 1参数用于浅拷贝，仅获取最新代码，节省时间和空间）
7. 创建并激活虚拟环境
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创建虚拟环境：
conda create -n llama_factory python=3.10 -
初始化conda：
source /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh -
激活环境：
conda activate llama_factory
8. 安装依赖
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进入项目目录：
cd LLaMA-Factory -
安装所需库：
pip install -r requirements.txt -
安装扩展依赖：
pip install -e ".[torch,metrics]" -
安装ModelScope库：
pip install modelscope -U
9. 下载预训练模型
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新建Python文件，用于下载预训练模型。以下是一个示例代码：
from modelscope import snapshot_downloadmodel_path = "Qwen/Qwen-7B-Chat" # 阿里通义千问7B-chat模型 cache_path = "/root/autodl-tmp" # 模型缓存路径snapshot_download(model_path, cache_dir=cache_path) -
运行下载脚本：
python download.py
10. 启动微调平台UI界面
在终端中输入以下代码，使用GPU开启微调平台的UI界面：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/webui.py &11. 微调模型
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进入WebUI界面：通过浏览器访问微调平台的UI界面。（可提前下载SSH工具代理到本地端口https://autodl-public.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/tool/AutoDL-SSH-Tools.zip）
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选择模型：在WebUI中选择已下载的预训练模型（如通义千问7B-chat）。
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配置微调参数：根据需求设置微调的超参数（如学习率、批次大小、训练轮数等）。
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开始微调：点击“开始微调”按钮，启动微调过程。
12. 测试与验证
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加载微调后的模型：在WebUI中加载微调后的模型。
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进行对话测试：通过输入测试问题，验证模型的对话能力是否满足预期。
13. 保存与导出
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保存微调模型：将微调后的模型保存到指定路径。
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导出模型：根据需要导出模型文件，用于后续部署或进一步优化。
)
