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周末项目：用Llama Factory构建你的第一个AI诗人

作为一个文学爱好者，你是否曾幻想过拥有一个能随时为你创作诗歌的AI助手？现在，借助Llama Factory这个强大的工具，即使没有任何深度学习背景，你也可以在几分钟内搭建属于自己的AI诗人。本文将手把手教你如何利用预置镜像快速启动一个能生成优美诗歌的AI模型，完全跳过繁琐的环境配置过程。

这类任务通常需要GPU环境支持，目前CSDN算力平台提供了包含Llama Factory的预置环境，可以快速部署验证。下面我们就从零开始，体验这个有趣的"AI诗人"项目。

为什么选择Llama Factory搭建AI诗人

Llama Factory是一个开源的轻量级大模型微调框架，它特别适合想要快速尝试AI创作的新手用户。对于诗歌生成这种创意写作任务，它有几个显著优势：

• 预训练模型支持：内置对Llama、Qwen等流行开源模型的支持，这些模型已经具备基本的语言生成能力
• 简化微调流程：通过图形界面就能完成模型训练，不需要编写复杂代码
• 快速部署：训练好的模型可以立即用于推理，无需额外转换
• 资源友好：对显存要求相对较低，适合在消费级GPU上运行

提示：诗歌生成属于创意文本生成任务，建议选择7B参数量以下的模型，既能保证质量又不会过度消耗资源。

准备你的诗歌生成环境

开始前，你需要确保有一个可用的GPU环境。这里我们使用预装了Llama Factory的镜像，省去了手动安装依赖的麻烦。

1. 启动一个支持CUDA的GPU实例
2. 选择包含以下组件的预置镜像：
3. Python 3.8+
4. PyTorch with CUDA
5. LLaMA-Factory最新版
6. 基础模型权重（如Llama-2-7B或Qwen-7B）

启动后，通过终端验证环境是否就绪：

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出True，说明GPU环境已正确配置。

快速启动你的第一个AI诗人

Llama Factory提供了Web界面，让模型交互变得非常简单。按照以下步骤启动诗歌生成服务：

1. 进入项目目录并启动Web UI：

cd LLaMA-Factory python src/train_web.py

1. 在浏览器中访问http://localhost:7860
2. 在"模型"标签页加载预训练模型（如Qwen-7B）
3. 切换到"Chat"标签页，开始与你的AI诗人对话

试试输入这些提示词，看看AI如何回应：

请创作一首关于春天的七言绝句，要求押韵且有意境

或者更具体的指令：

以"江南烟雨"为主题写一首现代诗，表达淡淡的乡愁

优化诗歌生成效果的实用技巧

初次尝试可能会发现生成的诗歌不够理想，这里分享几个实测有效的调优方法：

提示词工程

• 明确体裁要求：在提示词中指定"五言律诗"、"自由诗"等具体形式
• 提供风格参考：如"模仿李白豪放风格"、"借鉴徐志摩的抒情笔调"
• 控制输出长度：添加"全诗不超过80字"等限制

模型参数调整

在"Generation"标签页可以修改这些关键参数：

| 参数名 | 推荐值 | 作用 | |--------|--------|------| | temperature | 0.7-0.9 | 值越高创意性越强 | | top_p | 0.9-0.95 | 控制生成多样性 | | max_length | 128-256 | 限制生成长度 |

使用模板提升一致性

Llama Factory支持对话模板，可以为诗歌生成创建专用模板：

1. 在templates目录下新建poetry.yaml
2. 添加模板内容：

name: "poetry" system: "你是一位专业诗人，擅长各种体裁的诗歌创作" separator: user: "\n请根据以下要求创作诗歌：" assistant: "好的，这是我创作的作品：\n"

然后在Chat界面选择这个模板，生成效果会更符合诗歌创作场景。

常见问题与解决方案

在实际操作中，你可能会遇到这些问题：

问题1：生成的诗歌不押韵

• 解决方案：在提示词中明确要求押韵，如"请确保每句最后一个字押'ang'韵"
• 进阶方法：使用few-shot learning，在提示词中提供几个押韵示例

问题2：内容过于通用

• 解决方案：提供更具体的创作要求，如"以'深夜独坐书房'为场景"
• 进阶方法：先让AI列出诗歌大纲，再逐步完善

问题3：显存不足

• 解决方案：
• 改用更小的模型（如Qwen-1.8B）
• 降低max_length参数值
• 启用4-bit量化（在模型加载时选择）

拓展你的AI诗人项目

当基本功能跑通后，你可以尝试这些进阶玩法：

• 建立个人诗库：批量生成后筛选优秀作品，形成专属诗集
• 风格微调：用你喜欢的诗歌作为训练数据，微调出独特风格
• 多模态扩展：结合Stable Diffusion为诗歌配图，制作图文作品
• API集成：将AI诗人部署为服务，接入自己的博客或APP

注意：微调需要准备至少几百条高质量诗歌数据，建议先从推理开始熟悉工具。

开始你的诗歌创作之旅

现在，你已经掌握了用Llama Factory创建AI诗人的全套方法。这个周末项目不仅让你体验了AI创作的乐趣，也为进一步探索大模型应用打开了大门。建议从简单的提示词开始，逐步尝试更复杂的创作要求，观察AI如何回应不同的指令风格。

记得保存你满意的作品，随着对工具理解的深入，你会发现AI诗人的潜力远超想象。当遇到生成效果不理想时，不要气馁，调整提示词或参数再试一次——好的诗歌往往需要多次打磨，这对AI和人类都是如此。