1 引言 Easy Dataset 是一个专为创建大型语言模型（LLM）微调数据集而设计的应用程序。它提供了直观的界面，用于上传特定领域的文件，智能分割内容，生成问题，并为模型微调生成高质量的训练数据。支持使用 OpenAI、DeepSeek、火山引擎等大模型 API 和 Ollama 本地模型调用。 LLaMA Factory 是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过 Web UI 界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区最热门的微调框架之一，GitHub 星标超过 6.3 万。支持全量微调、LoRA 微调、以及 SFT 和 DPO 等微调算法。 本教程使用 Easy Dataset 从五家互联网公司的公开财报构建 SFT 微调数据，并使用 LLaMA Factory 微调 Qwen2.5-3B-Instruct 模型，使微调后的模型能学习到财报数据集中的知识。 2 运行环境要求 GPU 显存：大于等于 12 GB CUDA 版本：高于 11.6 Python 版本：3.10 3​ ​使用 Easy Dataset 生成微调数据 3.1 安装 Easy Dataset 方法一：使用安装包 如果操作系统为 Windows、Mac 或 ARM 架构的 Unix 系统，可以直接前往 Easy Dataset 仓库下载安装包：https://github.com/ConardLi/easy-dataset/releases/latest 方法二：使用 Dockerfile 1.从 GitHub 拉取 Easy Dataset 仓库 ...