llama-factory 模型下载

### LLaMA-Factory 模型量化方法 对于希望减少模型大小并提高推理速度而不显著损失性能的应用场景，可以采用后训练量化(Post Training Quantization, PTQ)技术来处理 LLaMA-Factory 中的大规模语言模型。支持的量化方案包括但不限于 GPTQ 和 AWQ (Activation-aware Weight Quantization)[^2]。 #### 使用AWQ进行量化 当选择使用激活感知权重量化(AWQ)时，需提供待量化的预训练模型名或其存储路径作为参数输入给脚本。例如，在配置文件中设置 `model_name_or_path` 参数指向已有的量化版本模型位置，像这样： ```yaml model_name_or_path: TechxGenus/Meta-Llama-3-8B-Instruct-AWQ ``` 此操作会加载特定于 AWQ 的优化过的 Meta-Llama 版本[^3]。 #### 实施GPTQ量化过程 另一种常见的做法是利用 GPTQ 方法来进行量化工作。这通常涉及到调整原有的训练流程以适应新的约束条件，并可能涉及修改源码中的某些部分以便更好地集成量化逻辑。具体实现细节取决于项目需求以及所使用的框架特性[^4]。 ```python from llmfactory.quantize.gptq import apply_gptq_quantization apply_gptq_quantization(model=model, bits=4) ``` 上述代码片段展示了如何通过调用自定义函数 `apply_gptq_quantization()` 来应用四比特精度级别的 GPTQ 量化到目标模型实例上。 #### 执行量化命令 一旦选择了合适的量化策略并将必要的更改应用于代码库之后，则可以通过 CLI 工具执行实际的量化任务。假设已经准备好了一个名为 `train_lora.yaml` 的 YAML 配置文件用于指导整个过程，那么就可以运行如下指令启动量化进程: ```bash llamafactory-cli train examples/train_lora/llama3_lora_predict.yaml ``` 这条命令将会依据所提供的配置项完成对指定模型架构实施选定类型的量化转换[^1]。

### LLaMA-Factory 模型量化的实现 LLaMA-Factory 提供了多种模型量化方法的支持，这些方法可以显著减少模型的存储需求并提高推理速度，而不会明显降低性能。以下是关于如何通过 LLaMA-Factory 实现模型量化的详细介绍。 #### 1. 后训练量化 (Post Training Quantization, PTQ) 后训练量化是一种在模型完成训练之后应用的技术，用于将浮点权重转换为低精度表示形式（如 INT8 或更低）。这种方法不需要额外的数据集来进行微调，因此计算成本较低[^3]。 要使用 LLaMA-Factory 进行后训练量化，可以通过 CLI 工具指定目标量化方案。例如： ```bash llamafactory-cli quantize --model-path ./models/llama3 \ --quant-method gptq \ --output-path ./quantized_models/gptq_llama3 ``` 上述命令中： - `--model-path` 是原始浮点模型的位置。 - `--quant-method` 表示使用的量化方法，在这里选择了 GPTQ。 - `--output-path` 定义了保存量化后的模型路径。 #### 2. LoRA 配合量化 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种参数高效微调技术，允许仅更新少量新增加的矩阵来适应新任务。当与量化结合时，可以在保持高效率的同时进一步优化内存占用和运行时间[^2]。 如果希望利用 LoRA 和量化共同作用，则需先按照配置文件执行训练过程，随后再对最终得到的结果实施量化操作。比如下面这个 YAML 文件片段展示了如何设置 LoRA 参数以及后续可能涉及的量化选项： ```yaml train: model_name_or_path: "./pretrained_model" output_dir: "./results/lora_quantized/" lora_config: r: 8 # Rank of the LoRA matrices. alpha: 32 # Scaling factor for weights update during training. dropout_p: 0 # Dropout probability applied to A & B layers. post_training_quantization: method: "gptq" # Specify which type of post-training quantization you want here. bits_per_weight: 4 # Number of bits used per weight after compression. ``` 接着依据此配置启动整个流程即可自动处理好相关联的任务部分。 #### 3. 导出已量化的模型 一旦完成了所有必要的调整步骤之后，就可以轻松地导出已经经过压缩处理过的版本以便部署到实际应用场景当中去。通常情况下会生成一个新的目录结构或者单独的一个二进制档案文件作为结果输出物之一。 --- ### 示例代码展示完整的端到端工作流 假设我们有一个预训练好的基础大语言模型，并希望通过 LLaMA-Factory 来对其进行量化处理，那么可以从头至尾遵循如下脚本逻辑顺序依次完成各项子任务： ```python from llamafactory import ModelLoader, Trainer, PostTrainerQuantizer # Step One - Load Pre-Trained Base Model base_model = ModelLoader.load_from_pretrained('./path/to/base/model') # Optional Two - Apply Fine-Tuning via LoRA If Needed trainer = Trainer(base_model=base_model, config_file='examples/train_lora/llama3_lora_predict.yaml') fine_tuned_model = trainer.train() # Final Three - Perform Quantization On The Trained/Fine-Tuned Version Of Itself quantizer = PostTrainerQuantizer(model=fine_tuned_model, quant_method="gptq", num_bits=4) compressed_model = quantizer.quantize() compressed_model.save("./final_compressed_model/") ``` 以上 Python 脚本概括了一个典型的工作管线，涵盖了加载初始状态、可选地引入适配层改进特定领域表现力以及最后一步至关重要的尺寸缩减环节等内容要点。 ---