llama-factory导出
时间: 2025-01-19 16:53:52 浏览: 95
### 如何从 LLaMA-Factory 导出文件或项目
为了导出与 LLaMA-Factory 相关的资源或文件,通常涉及保存训练模型、配置文件以及任何自定义脚本。以下是具体方法:
#### 使用 Conda 环境管理工具备份依赖项
可以先通过 `conda` 命令来导出当前使用的 Python 虚拟环境中所有的包列表到一个 YAML 文件中以便后续重现此环境。
```bash
conda env export --no-builds -n llama_factory > environment.yml
```
这会创建名为 `environment.yml` 的文件,其中包含了所有安装在该特定环境下库及其版本号的信息[^1]。
#### 复制重要数据集和模型权重
对于想要保留的数据集或是已经训练完成后的模型参数,则可以直接复制这些目录至其他位置存储起来。假设有一个位于 `/path/to/your/models` 下面存放着多个不同迭代次数对应的 checkpoint 文件夹结构如下所示:
```
/path/to/your/models/
├── epoch_0.pth.tar
├── epoch_1.pth.tar
...
└── last_checkpoint.pth.tar
```
那么可以通过简单的命令将其打包成压缩包形式方便传输分享给他人使用。
```bash
tar czvf models_backup.tar.gz /path/to/your/models/*
```
如果希望只针对某个具体的checkpoint进行单独处理的话也可以指定路径来进行操作。
#### 将 WebUI 设置另存为 JSON 文件
考虑到可能有个性化的界面布局或者是超参调整记录等内容存在于内存当中而未被持久化下来,在退出程序之前应该考虑把这些信息也一并保存好。一般情况下可以在运行时调用相应 API 接口实现这一点;不过如果是基于命令行的方式启动的服务端应用则往往提供了内置选项支持此类功能。
例如当按照说明文档指示进入到正确的虚拟工作区之后执行下面这条语句就可以把整个 session 中涉及到的所有设置都序列化成为易于解析的形式写入磁盘之中了。
```bash
cd LLaMA-Factory && python src/save_settings.py output.json
```
这里假定存在这样一个辅助性的 Python 脚本来帮助我们完成这项任务,并且最终生成的结果会被命名为 `output.json` 存放在项目的根目录下[^2]。
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