LLaMA-Factory在推理部署、API服务、模型量化、云原生与自动化运维等方面的核心机制与最佳实践

原创 已于 2025-09-27 15:28:48 修改 · 1k 阅读 · 23 ·
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#运维 #llama #云原生 #LLaMA-Factory #在推理部署、API服务 #模型量化、云原生 #自动化运维等方面

于 2025-07-20 17:23:15 首次发布

摘要

LLaMA-Factory不仅支持高效的大模型微调，还为AI模型推理部署、API服务、模型压缩、边缘部署、云原生与跨平台适配等提供了全流程解决方案。本文系统梳理LLaMA-Factory在推理部署、API服务、模型量化、云原生与自动化运维等方面的核心机制与最佳实践，配合丰富的Python代码、Mermaid图表、常见问题与实施建议，助力中国开发者高效打造可扩展、可维护的AI推理服务平台。

适用人群： AI应用开发者、MLOps工程师、企业技术团队、平台架构师

目录

  1. 知识体系思维导图
  2. 系统架构图
  3. 推理部署方式分布饼图
  4. 实施计划甘特图
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LLaMA-Factory推理部署与云原生实战：打造高效可扩展AI服务平台
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
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LLaMA-Factory不仅支持高效的大模型微调，还为AI模型推理部署、API服务、模型压缩、边缘部署、云原生与跨平台适配等提供了全流程解决方案。本文系统梳理LLaMA-Factory在推理部署、API服务、模型量化、云原生与自动化运维等方面的核心机制与最佳实践，配合丰富的Python代码、Mermaid图表、常见问题与实施建议，助力中国开发者高效打造可扩展、可维护的AI推理服务平台。AI应用开发者、MLOps工程师、企业技术团队、平台架构师。
【LLaMA-Factory 实战系列】四、API 篇 - 部署推理服务与批量调用实战
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模型训练好了如何使用？本篇将教您如何将微调后的模型一键部署为兼容 OpenAI 格式的高性能 API 服务。我们将对比 huggingface、vllm 等不同推理后端的优劣，并提供一个完整的 Python 脚本，演示如何批量调用 API 处理文件夹中的全部图片。学完本篇，您将掌握将模型转化为生产力工具、融入实际应用的核心技能。
LLamafactory API部署与使用异步方式 API 调用优化大模型推理效率
jieshenai的博客
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介绍了如何利用 LLamafactory 将微调后的 LoRA 模型部署为 API 服务，并通过 Python 异步调用实现高效请求处理。文章详细阐述了异步工具类封装的流程，同时以生成数学计算数据集为案例，展示了如何批量调用大模型 API 并优化性能。针对可能出现的服务器拒绝响应和程序崩溃问题，本文提出了分块处理与断点续跑机制。附有代码示例与项目开源地址供读者参考实践。
llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
a935955956的博客
11-11 1152
使用llama-factory完成模型的微调训练后，需要开启其api服务进行调用，参考官方。下述为启动api服务示例，此处展示的为直接使用原始本地模型进行api服务启动。是llama-factory文件中提供的api服务文件 确认好路径和文件名。1、需注意transformer版本和llama-factory版本适配问题。llama-factory，所以就弃用了vllm的方法，把vllm卸掉了。2、很奇怪的问题是通过vllm的推理后端，会出现版本冲突的问题。下述为官方使用模型的示例。
llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用
热门推荐
jieshenai的博客
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llama-factory 教程，实现大模型 api 部署；使用 llama_factory 的 API 部署有 vllm加速推理；
1000道算法工程师面试题（大模型）—— 第23部分
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qq_38334677的博客
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摘要： 本文总结了LLM训练与微调中的46个实战问题，涵盖LLaMA-Factory/DeepSpeed工具使用、显存优化、并行训练等核心场景。重点包括：ZeRO显存切分策略的通信权衡、LoRA微调节省显存90%的实操配置、国产卡混合精度训练溢出解决方案、Megatron-LM的3D并行实现原理，以及训练中断恢复必须加载优化器状态等关键经验。特别强调数据质量对Loss稳定的决定性影响，并给出QLoRA 4bit量化训练、词表扩容初始化等具体实施方法。
LLaMA-Factory+Lora+modelscope(离线版)
qzhqbb的博客
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LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练与微调平台，支持多模态任务和跨硬件部署。其特点包括：1）支持上百种主流模型；2）提供多样化训练算法和量化技术降低显存需求；3）通过Web UI实现低代码操作；4）兼容国内网络环境。安装时需注意tokenizer配置问题，可能因网络或环境配置导致连接失败。该平台特别适合资源受限环境下的模型微调，相比Hugging Face等框架更易上手，但超大规模训练仍需依赖分布式工具。
LLaMA-Factory微调llama3之模型的合并，并采用llama.cpp量化成ollama支持的gguf格式模型，生成api使用
猪神-PIGGOD
08-08 8379
上期我们已经成功的训练了模型，让llama3中文聊天版知道了自己的名字这次我们从合并模型开始，然后使用llama.cpp量化成gguf格式，并且调用api。
llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用_llama factory api
月流霜的专栏
07-19 643
基于微调我使用的是，如果追求对话效果的效果会好一点；大模型 api 部署；直接部署开源大模型体验一下；增加自定义数据集；为实现SFT准备数据；大模型 lora 微调；原始模型 + 微调后的lora插件，完成 api 部署；使用 llama_factory 的 API 部署有 vllm加速推理；llama-factory SFT系列教程 (一)，大模型 API 部署与使用llama-factory SFT系列教程 (二)，大模型在自定义数据集 lora 训练与部署。
使用 LLaMA-Factory 实现对大模型函数调用功能
2401_84033492的博客
06-08 3631
OpenAI模型的function calling能力无疑是让人惊讶的，但自己实现大模型的function calling能力也是值得开心的。本文重点介绍了如何使用 LLaMa-Factory 微调框架来自己实现 function calling 能力，并在测试中验证了大模型的工具调用能力。
AI智能体研发之路-模型篇（一）：大模型训练框架LLaMA-Factory在国内网络环境下的安装、部署及使用
人工智能领域博客
05-14 1万+
本文先对LLaMA-Factory项目进行介绍，之后逐行详细介绍了该项目在国内网络环境下如何安装、部署，最后以Baichuan2-7B为例，通过讲解训练参数的方式详细介绍了基于LLaMA-Factory WebUI的大模型微调训练。篇幅有限，专栏内会持续更新，详细介绍大模型微调训练方法。如果觉得对你有帮助，期待您的关注，点赞、收藏或评论，您的支持是我持续码字的动力。
LLamafactory 批量推理与异步 API 调用效率对比实测
jieshenai的博客
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本文通过构建数学运算数据集，测试了 LLamafactory 的两种大模型推理方式——批量推理和异步 API 调用，并对两者的速度进行了对比分析。结果显示，LLamafactory 的批量推理由于不支持 vllm，速度较慢，完成 100 条数据推理耗时 4 分 42 秒；而异步 API 调用仅用时 14 秒，效率显著更高。结合 LLamafactory 微调和 API 部署，以及异步调用 API，以达到快速推理的目的，并提供了项目的开源代码供读者参考。
llamafactory调用model
qq_38148600的博客
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【代码】llamafactory调用model。
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LLama Factory 实操记录（一）
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1. api端口参数说明： src/api。
llama-factory 系列教程 (五)，SFT 微调后的模型，结合langchain进行推理
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LLama Factory 安装部署实操记录（二）
梦想是要有的，万一实现了呢！
12-20 7421
使用`web_demo.py`，部署网页端示例，报错`RuntimeError: probability tensor contains either `inf`, `nan` or element < 0` · Issue #1642 · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub。（2）另一种说法是，要更新代码，当前测试的是0.4.0版本的源码，未更新，大家有兴趣可以尝试一下，放在评论区。（1）一种说法是，原因是双卡推理，当前的确也出现该问题，A100上正常，双4090有问题。
LLaMA-Factory五大推理方式详解：从调试到部署的全流程解析
资源摘要信息:LLaMA-Factory是一款功能强大的大语言模型微调与推理框架，其核心优势在于提供了五种灵活的推理方式，以满足从本地调试到生产部署的全流程需求。这五种推理方式分别是交互式命令行推理、Web可视化界面...
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