问题描述

LLaMa-Factory 在 Windows 环境下通过 llamafactory-cli webui 启动时出现闪退现象，需通过日志分析定位问题并解决。

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日志文件路径

日志通常位于以下目录：

• C:\Users\<用户名>\.llamafactory\logs\
• 或项目根目录下的 logs/ 文件夹。

若未找到日志，可通过命令行手动记录输出：

llamafactory-cli webui 2>&1 | tee webui.log

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常见错误及解决方案

1. 环境依赖缺失

日志中可能包含 ModuleNotFoundError 或 ImportError，例如缺少 torch、transformers 等库。

解决方法
重新检查依赖安装：

pip install -r requirements.txt

确保 CUDA 版本与 PyTorch 匹配：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. CUDA 版本冲突

日志中出现 CUDA out of memory 或 CUDA version mismatch。

解决方法
检查显卡驱动和 CUDA 工具包版本：

nvidia-smi
nvcc --version

卸载冲突版本并重新安装匹配的 PyTorch。

3. 端口占用

日志中提示 Address already in use。

解决方法
关闭占用端口的进程或修改 WebUI 端口：

llamafactory-cli webui --port 8081

4. 配置文件错误

日志中提示 KeyError 或 ConfigParseError。

解决方法
检查 configs/ 下的配置文件，确保格式正确。必要时重置默认配置：

llamafactory-cli config --reset

5. 显存不足

日志中提示 RuntimeError: CUDA out of memory。

解决方法
降低批量大小或启用梯度检查点：

llamafactory-cli webui --batch_size 4 --gradient_checkpointing

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高级调试

1. 启用详细日志

通过 --verbose 参数获取更多信息：

llamafactory-cli webui --verbose

2. 检查硬件兼容性

更新显卡驱动至最新版本，并确保支持 FP16 计算。

3. 临时禁用 GPU

测试是否为 GPU 相关故障：

llamafactory-cli webui --no_cuda

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其他建议

• 确保 Python 版本 ≥3.8。
• 使用 conda 或 venv 隔离环境。
• 尝试以管理员权限运行命令提示符。