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Llama Factory极速体验：5分钟部署一个可分享的模型演示页面

前言：为什么需要轻量级部署方案？

作为一名AI开发者，完成模型微调后最头疼的就是如何快速分享成果。传统方式需要前端开发、服务器配置、API封装等一系列复杂流程。而Llama Factory提供的解决方案，让我在5分钟内就能生成一个可交互的演示页面。

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该镜像的预置环境，可以快速部署验证。下面我将分享具体操作步骤。

准备工作：环境与依赖

Llama Factory镜像已经预装了所有必要的依赖：

• Python 3.9+
• PyTorch 2.0
• CUDA 11.8
• transformers库
• gradio界面库

启动环境后，只需执行以下命令验证安装：

python -c "import llama_factory; print('环境就绪！')"

快速部署演示页面

1. 加载微调后的模型

假设你的模型保存在./output目录，使用以下代码加载：

from llama_factory import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("./output")

2. 创建Gradio界面

Llama Factory内置了Gradio集成，三行代码就能创建Web界面：

import gradio as gr demo = gr.Interface(model.predict, inputs="text", outputs="text") demo.launch(share=True)

3. 获取分享链接

启动后会显示本地URL和临时公网链接：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 Running on public URL: https://xxxx.gradio.live

进阶配置技巧

自定义界面样式

可以通过Gradio的blocks API实现更复杂的布局：

with gr.Blocks() as demo: gr.Markdown("## 我的模型演示") with gr.Row(): input = gr.Textbox(label="输入问题") output = gr.Textbox(label="模型回答") btn = gr.Button("提交") btn.click(model.predict, inputs=input, outputs=output)

处理常见问题

1. 显存不足：尝试减小max_length参数
2. 响应延迟：设置batch_size=1
3. 中文显示异常：检查模型tokenizer是否支持中文

总结与下一步

通过Llama Factory，我们实现了： - 免前端开发的演示页面 - 一键生成可分享链接 - 完全自定义的交互界面

建议尝试： 1. 添加示例问题引导用户 2. 集成Markdown说明文档 3. 测试不同设备上的响应速度

现在就可以拉取镜像，体验5分钟部署的极速流程！