hiyouga/LlamaFactory

100+ 대형언어모델을 노코드 CLI와 웹UI로 간편하게 파인튜닝하는 통합 플랫폼

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0LLM 도구·RAGPython난이도
73,626+0이번 주0
9,001포크989이슈
데모·홈페이지 열기llamafactory.readthedocs.io

중간맛 분석

Python 기반, Transformers·PEFT·PyTorch를 스택으로 하는 프로덕션급 도구입니다. (llamafactory train) 또는 Gradio 웹UI(LLaMA Board)로 즉시 사용 가능하며, Colab 무료 환경에서도 Llama-3 파인튜닝 데모가 작동합니다. QLoRA, LoRA, 16비트 풀튜닝 등 다양한 경량 학습 기법을 지원하고, Qwen3·DeepSeek·GLM·Gemma 등 100+ 최신 모델을 하루 내 지원합니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 기업 문서로 법률/기술 상담 챗봇 구축
  • 판매팀 고객응답 자동화 모델 커스터마이징
  • 한국어 도메인 지식(의료/금융) 학습 모델 만들기

핵심 기능

100+ 모델 원클릭 지원QLoRA·LoRA·풀튜닝 경량 학습 기법웹UI + CLI 이중 인터페이스보상 모델·강화학습(PPO/DPO) 통합 파이프라인5-6비트 양자화로 2×4090에서 1000B 모델 학습 가능

대안 대비 차별점

Megatron-core 및 AWS/Aliyun 클라우드 환경 통합으로 엔터프라이즈급 분산 학습을 지원하며, 단순 파인튜닝을 넘어 강화학습과 멀티모달(음성·이미지) 작업까지 원스톱으로 처리 가능합니다.

먹어본 사람들

실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.

시식평 · 먹어본 사람 한마디

아직 시식평이 없어요. 먹어보셨다면 첫 한마디를 남겨주세요.

다른 레포 시식평 구경하기 →

이 레포로 만든 것들

🖋 완주 인증하기

아직 이 레포로 만든 완주 인증이 없어요. 첫 밥도장을 찍어보세요!

이 레포, 해먹는 법

처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.

준비물

  • Python 3.8+
  • CUDA 가능 GPU (또는 CPU 학습)
  • 4GB 이상 GPU 메모리 (QLoRA 기준)

바로 차려먹기Python (uv)

깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.

git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LlamaFactory.git &&
cd LlamaFactory &&
uv sync

uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.

코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.

README가 안내하는 자세한 단계 보기
  1. 저장소 클론하기
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
  1. 의존성 설치하기
pip install -e .
  1. 훈련 데이터 준비하기 (JSON 형식, 예제는 data/ 디렉토리 참조)
# 기본 제공 데이터셋 사용 또는 커스텀 JSON 파일 생성
  1. 훈련 설정 파일 작성하기 (examples/ 폴더의 설정 예제 참조)
# 또는 웹 UI에서 그래픽으로 설정
  1. 웹 UI로 시작하기
called-llama-board
  1. 또는 CLI에서 훈련 시작하기
called-train examples/your_config.yaml

깃밥트라이로 맛보기

받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.

터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.

npx gitbap-try hiyouga/LlamaFactory

Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →

별 추이 · 7일

73,626+0 / 7일

활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 68/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성

「LLM 도구·RAG」 이런 레포, 매주 받아보실래요?

매주 월요일 아침, 골라 담은 밥상만. 광고 없이 · 언제든 해지.

내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[![깃밥](https://www.gitbap.com/badge/hiyouga/LlamaFactory.svg)](https://www.gitbap.com/r/hiyouga/LlamaFactory)
🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법

깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.

방법 ① 커넥터 URL

클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.

https://www.gitbap.com/api/mcp
방법 ② 플러그인 (체험까지)

플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.

/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
연결 방법 자세히 →

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기