LLaMA-Factory-main导出
时间: 2025-01-15 15:14:53 浏览: 57
### 导出 LLaMA-Factory` 项目中导出模型或特定文件,可以遵循以下方法:
#### 使用 Git 命令克隆并管理仓库版本
当需要获取整个项目的最新状态时,可以通过Git命令来操作。这不仅限于下载初始代码库,也适用于更新现有副本至最新的提交记录[^2]。
```bash
git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory
```
#### 准备环境与依赖项安装
确保按照官方文档说明设置好Python虚拟环境以及必要的包依赖,以便能够顺利运行脚本和保存修改后的模型参数[^1]。
#### 执行微调流程
对于 ChaGLM3、Qwen 和 Baichuan2 系列模型,在完成相应的微调之后,应该会得到一组新的权重文件(.bin 或 .pt),这些就是经过调整优化过的模型数据。
#### 修改配置以启用 API 接口
依据给定的例子(`llama3_lora_sft.yaml`)编辑适合自己的推理配置文件,从而允许外部程序通过HTTP请求访问已训练好的模型实例[^3]。
#### 实际导出过程
一旦确认API服务正常工作,则可通过多种方式实现最终的目标——即把训练成果迁移到其他地方使用:
- **直接复制**:最简单的方法是从指定目录下找到目标文件(通常是`.pth`, `.ckpt`, 或者 Hugging Face 的格式),然后将其拷贝出来;
- **利用工具链打包发布**:如果计划分享此模型供他人在线测试,那么建议采用Transformers等框架自带的功能创建可分发的压缩包;
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name_or_path = "path/to/fine-tuned-model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
# Save the tokenizer and model to a directory.
output_dir = "./exported_model/"
tokenizer.save_pretrained(output_dir)
model.save_pretrained(output_dir)
```
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