LlamaFactory 可以免费使用吗？用的什么许可证？

LlamaFactory 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

LlamaFactory 还在维护吗？

活跃维护中。LlamaFactory 最近一次提交是在 2026年10月19日。

LlamaFactory 适合用来做什么？

在不编写训练代码的情况下，用领域数据微调 Qwen、Llama 等开源模型。在显存有限的 GPU 上对比 LoRA 与 QLoRA 的训练效果。使用 DPO 或 ORPO 训练偏好对齐模型。用自定义图文数据微调视觉语言模型。

在哪里获取 LlamaFactory？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/hiyouga/LlamaFactory

hiyouga/LlamaFactory

统一的大模型微调框架，支持 100 多种 LLM 与 VLM，提供零代码命令行和 Web 界面。

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最近提交: 20小时前

这是什么？

LlamaFactory 是用于微调大语言模型和视觉语言模型的框架，覆盖 LLaMA、Qwen、Gemma、DeepSeek、GLM、Mistral 等多个模型系列及其多模态版本。用户既可以通过命令行，也可以通过名为 LLaMA Board 的浏览器界面完成训练，无需编写代码。

项目支持全参数微调、冻结微调、LoRA 以及量化的 QLoRA，并覆盖预训练、指令微调、奖励建模、PPO、DPO、KTO、ORPO、SimPO 等方法。同时集成了 FlashAttention-2、Unsloth、Liger Kernel 等显存与速度优化手段，以及 GaLore、BAdam、APOLLO 等优化算法。

训练完成后，模型可通过 OpenAI 风格的 API 提供服务，并可选用 vLLM 或 SGLang 作为推理后端。实验记录支持 TensorBoard、Wandb、MLflow 和 SwanLab。

核心功能

01通过命令行或 LLaMA Board 网页界面零代码完成微调。
02支持 100 多种模型系列的 LoRA、QLoRA 和全参数训练。
03涵盖指令微调、奖励建模、PPO、DPO、KTO、ORPO、SimPO 等方法。
04支持图像、视频、音频等多模态模型的训练。
05可通过 OpenAI 风格 API 提供推理服务，后端支持 vLLM 或 SGLang。

适用场景

在不编写训练代码的情况下，用领域数据微调 Qwen、Llama 等开源模型。
在显存有限的 GPU 上对比 LoRA 与 QLoRA 的训练效果。
使用 DPO 或 ORPO 训练偏好对齐模型。
用自定义图文数据微调视觉语言模型。

常见问题

LlamaFactory 是什么？: 统一的大模型微调框架，支持 100 多种 LLM 与 VLM，提供零代码命令行和 Web 界面。 LlamaFactory 是用于微调大语言模型和视觉语言模型的框架，覆盖 LLaMA、Qwen、Gemma、DeepSeek、GLM、Mistral 等多个模型系列及其多模态版本。用户既可以通过命令行，也可以通过名为 LLaMA Board 的浏览器界面完成训练，无需编写代码。
LlamaFactory 可以免费使用吗？用的什么许可证？: LlamaFactory 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
LlamaFactory 还在维护吗？: 活跃维护中。LlamaFactory 最近一次提交是在 2026年10月19日。
LlamaFactory 适合用来做什么？: 在不编写训练代码的情况下，用领域数据微调 Qwen、Llama 等开源模型。在显存有限的 GPU 上对比 LoRA 与 QLoRA 的训练效果。使用 DPO 或 ORPO 训练偏好对齐模型。用自定义图文数据微调视觉语言模型。
在哪里获取 LlamaFactory？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/hiyouga/LlamaFactory

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。