LLaMA-Factory Online
LLaMA-Factory Online是面向普通开发者与AI爱好者的无代码大语言模型微调平台，用户无需搭建本地环境、无需编写复杂代码即可完成大模型微调工作
LLaMA-Factory Online是面向普通开发者与AI爱好者的无代码大语言模型微调平台，用户无需搭建本地环境、无需编写复杂代码即可完成大模型微调工作。平台内置多种主流开源大模型与数据集，支持自定义参数配置、云端训练与模型导出，还提供在线测试功能验证微调效果。目标用户包括AI从业者、学生开发者、产品经理、研究人员等，适用于业务领域大模型定制、学术研究模型微调、个人兴趣项目开发等场景。
- 适用对象
- AI从业者（企业定制垂直领域大模型）
- 主要功能
- 无代码微调、多模型支持
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.07.27（97 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#591
分类内排名
#15 / 542
累计站内点击
—
近 7 日点击
—
排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
LLaMA-Factory Online是什么，怎么使用？
约 4 分钟LLaMA-Factory Online是面向普通开发者与AI爱好者的无代码大语言模型微调平台，用户无需搭建本地环境、无需编写复杂代码即可完成大模型微调工作。平台内置多种主流开源大模型与数据集，支持自定义参数配置、云端训练与模型导出，还提供在线测试功能验证微调效果。目标用户包括AI从业者、学生开发者、产品经理、研究人员等，适用于业务领域大模型定制、学术研究模型微调、个人兴趣项目开发等场景。
主要功能
- 无代码微调：用户无需搭建本地运行环境，也无需编写Python或训练相关代码，仅需在平台网页界面完成选择模型、上传数据集、配置参数三个步骤，即可发起云端微调任务，降低了大模型微调的技术门槛，让没有深度学习开发经验的用户也能完成定制化大模型训练。
- 多模型支持：平台内置当前主流的开源大语言模型，包括Llama系列、Qwen系列、Baichuan系列、 Mistral系列等不同参数规模的模型，用户可以根据自身任务需求与显存预算选择合适的基础模型，无需自行下载模型文件，所有模型资源都托管在云端。
- 自定义数据集：用户既可以选择平台提供的公开通用微调数据集，也可以上传符合格式要求的自定义业务数据集，平台支持常见的JSON、CSV等数据格式，上传后可在线预览数据格式，自动完成数据预处理，适配不同微调任务的数据需求。
- 参数可视化配置：平台提供可视化参数调整界面，用户可以根据任务需求调整学习率、训练批次、训练轮数、LoRA秩等核心训练参数，每个参数都配有简明说明，帮助用户理解参数作用，也支持平台默认参数一键使用，无需手动调整即可启动训练。
- 在线效果测试：微调任务完成后，用户不需要下载模型到本地，就可以直接在平台网页中打开在线测试窗口，输入不同的提示词，即时查看微调后模型的输出效果，快速验证微调是否符合预期，也可以多次调整参数重新训练。
- 模型导出下载：确认微调效果符合需求后，用户可以将微调后的LoRA适配器权重或者完整模型导出下载，导出后的文件格式符合通用大模型框架标准，可以直接部署到本地服务器或者私有云环境，用于业务推理或进一步开发。
怎么使用
- 打开LLaMA-Factory Online官方网站，点击注册按钮，通过邮箱或手机号完成账号注册并登录，进入个人工作台界面。
- 在工作台中点击创建新微调任务，在模型选择页从内置模型库中挑选合适的基础大模型，确认模型参数规模。
- 选择或上传训练数据集，若使用自定义数据，上传后在线预览格式，确认无误后进入参数配置环节。
- 根据任务需求调整训练参数，也可直接使用平台推荐参数，确认配置后点击提交训练，等待云端完成训练。
- 训练完成后进入在线测试界面验证效果，效果符合预期后即可导出模型文件，保存到本地使用。
适合什么人群
- AI从业者（企业定制垂直领域大模型）
- 高校研究人员（学术大模型微调实验）
- 计算机专业学生（学习大模型微调技术）
- 独立开发者（开发AI应用定制模型）
- 产品经理（验证大模型产品需求）
- AI爱好者（个人兴趣项目微调模型）
总结
这是一个无需编写代码、无需搭建本地环境就能完成大语言模型微调的线上平台，解决了很多用户想做模型定制却受限于技术能力、硬件资源的问题。对于没有深度学习工程经验的用户来说，不需要花费数小时配置环境、解决依赖冲突，也不需要购买昂贵的GPU显卡就能启动训练，所有计算工作都在云端完成。平台支持绝大多数主流开源大模型，从通用领域到垂直领域的微调需求都能覆盖，不管是做对话模型微调，还是做知识问答、文案生成类的模型定制，都可以找到合适的基础模型。数据集支持自定义上传，适配不同业务场景的需求，参数配置界面清晰，每个参数都有说明，新手也能逐步调整出合适的配置。训练完成后的在线测试功能，可以快速验证效果，不用反复下载上传模型，节省了很多时间，导出的模型也符合通用标准，方便后续部署使用。对于想要尝试大模型微调却缺乏资源和技术基础的用户来说，这是一个可用的线上工具。
价格与免费额度
平台提供免费试用额度，新注册用户可获得基础训练额度，支持小参数模型的短周期训练任务，免费额度有训练时长与参数规模限制，仅可满足体验与小项目测试需求。付费方案按训练消耗的GPU时长计费，不同算力等级单价不同，基础算力每小时价格较低，高端大参数模型训练使用的高算力单价稍高，也可购买包月算力套餐，适合有长期微调需求的用户。对于个人测试与小型项目，选择按次付费即可，企业用户可以咨询平台购买定制化企业方案，获得专属算力配额与技术支持。
优点与不足
优点
- 无需编写代码，可视化操作降低技术门槛
- 无需本地GPU资源，所有训练在云端完成
- 内置多种主流开源大模型，无需自行下载
- 支持自定义数据集，适配垂直领域微调需求
- 在线测试功能，无需本地部署即可验证效果
- 导出模型符合通用标准，可直接用于部署
不足
- 免费训练额度有限，大参数模型训练需要付费
- 暂不支持用户上传自定义基础大模型
- 训练速度受云端资源配额影响，高峰时段可能排队
- 高级参数调整选项不够丰富，难以满足深度定制需求
能帮你做的 8 件事
- 01无代码微调
- 02多模型支持
- 03自定义数据集
- 04参数可视化配置
- 05大模型微调场景的常用方案
- 06无代码AI工具场景的常用方案
- 07AI从业者（企业定制垂直领域大模型）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- LLaMA-Factory Online 收录进 Toolifai 目录
常见问题
这个平台需要我会写代码才能使用吗？
不需要，平台定位就是无代码大语言模型微调平台，所有操作都可以通过网页可视化界面完成，用户不需要编写任何训练相关代码，也不需要配置本地开发环境，只需要按照页面引导完成模型选择、数据上传、参数配置三个步骤，就可以发起微调任务，即使没有深度学习开发经验也可以正常使用。
微调后的模型可以下载到本地自己部署吗？
可以，微调任务完成并确认效果后，用户可以直接下载微调后的模型权重文件，如果使用LoRA微调方式，会导出LoRA适配器权重，文件体积较小，如果使用全参数微调，可以导出完整模型权重，所有导出文件都符合通用大模型格式标准，可以直接对接常见的大语言模型部署框架，部署到本地服务器或私有环境中使用。
我可以上传自己的业务数据集吗？
可以，平台支持用户上传自定义数据集，同时也提供了部分公开通用的预训练数据集供用户选择使用。上传的数据集支持常见的JSON、CSV等格式，平台内置格式校验功能，上传后可以在线预览数据内容，确认格式正确后会自动完成数据预处理工作，适配当前选中的基础模型，不需要用户手动处理数据格式。
平台支持哪些主流的开源大模型？
平台目前内置了多个系列的主流开源大语言模型，包括Llama 2系列、通义千问Qwen系列、百川Baichuan系列、Mistral系列、ChatGLM系列等，覆盖了从7B到70B不同参数规模的模型，用户可以根据自己的任务需求、算力预算选择合适的模型，后续平台还会持续更新新增主流开源模型。
训练任务需要等待多久才能完成？
训练时长受多个因素影响，包括基础模型的参数规模、数据集的大小、训练轮数的设置以及当前平台的云端资源使用情况，小参数模型加小数据集的微调任务通常可以在几十分钟到数小时内完成，大参数模型的全参数微调需要更长时间。用户提交任务后可以随时在任务中心查看实时进度，训练完成后会更新任务状态，不需要持续等待。
如果训练效果不好可以重新训练吗？
可以，用户在在线测试环节如果发现微调效果不符合预期，可以调整训练参数或者更换数据集、更换基础模型，重新发起训练任务，原任务会保留在个人任务中心，用户可以对比不同参数设置下的训练效果，逐步调整出符合需求的模型，每次训练都会消耗对应额度的算力，按实际训练时长计费。
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