自ChatGPT发布以来，已经过去了一年半的时间。在这段时间里，无数研究者与开发者纷纷尝试训练自己的大模型。正如当初接触心仪之人时的新奇与疑惑，当接触大模型时，我们也有过对它的好奇与探究。如今，随着大模型生态体系的逐步完善，其训练部署的框架与工具也变得越来越重要。
大模型的训练不再是遥不可及的事情，经过半年的发展，如huggingface等库的推出，为我们提供了便捷的途径。例如，huggingface的alignment handbook、Firefly以及今天要介绍的LLaMA_factory等工具，都极大地简化了大模型的训练和部署流程。
LLaMA-Factory这个工具主要服务于LLaMA系列模型的训练和部署，但其也支持其他多种模型。它的使用方式简单快捷，无论是微调还是预训练，都可以轻松完成。它还提供了丰富的配置选项和功能，如指令微调、预训练和强化学习等。
关于安装LLaMA_factory，虽然它需要依赖很多库和组件，但相对来说还是相对简单的。安装完成后，我们可以迅速开始大模型的训练之旅。
接下来我们将从数据准备、模型训练和部署使用三个步骤，为大家详细介绍整个大模型的全流程。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能通过本文快速掌握大模型的训练与部署。
大模型所需的数据集可以是各式各样的，比如最近的ruozhi吧热议的COIG-CQIA等中文数据集、alpaca-gpt-4的汉化版等。在格式上，我们需要遵循一定的规范，无论是alpaca格式还是sharegpt格式。我们还可以根据自己的需求创建自定义的数据集。
在部署方面，我们提供了open webui作为前端UI的解决方案。这个前端UI支持广泛的接口方式以及丰富的功能，如图片、语音的输入输出等。它完全模仿了openai的官方界面风格，可以轻松地集成到你的大模型中。
通过上述的介绍和步骤，我们可以轻松地构建起一个完整的AI对话系统。无论是作为开发者还是用户，我们都可以从中获得丰富的体验和乐趣。
本文中提到的工具和资源都将在各自的官方网站上提供详细的教程和文档。如需了解更多信息或遇到问题，请随时查阅相关资源或寻求专业人士的帮助。
参考文献：
[1] 某AI技术博客
[2] 各类AI大模型训练教程与文档