llamafactory online

1. 首先在本地完成数据准备，参考https://www.weclone.love/zh/docs/deploy/data_preprocessing.html#%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86

2. 在实例空间选择CPU资源进行相关配置

   

   选择**JupyterLab处理专属数据，**将执行 weclone-cli make-dataset 后的结果（sft-my.json和dataset_info.json）上传到 /workspace/llamafactory/data

   

   D:\llamafactory-online-docs\static\documents\Practice\llama\image 1.png

   进入WebUI填写参数（可根据需要调整）

   

   

3. 关机，重新启动实例，选择GPU资源，在WebUI点击最下方开始，开始微调

4. 微调完成后可以点击chat进行测试（需要填写系统提示词，参考settings.jsonc）

5. 最后将/workspace/user-data/models/output/Qwen2.5-14B-Instruct/lora目录的训练结果下载到本地进行部署，修改settings.jsonc的adapter_name_or_path 为你下载的目录名