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llamafactory导出的模型ollama使用

时间: 2025-05-16 09:00:03 浏览: 23

### 如何使用 LlamaFactory 导出的模型在 Ollama 中运行或部署为了实现这一目标，可以按照以下方法操作： #### 准备工作确保已安装并配置好 Ollama 和 LlaMA-Factory 工具链。LlaMA-Factory 提供了一种机制来导出经过训练的模型文件至兼容格式，而这些文件可以通过特定命令加载到 Ollama 平台。 #### 转换模型利用 LlaMA-Factory 的功能完成模型转换过程。此工具支持多种架构和框架间的互转，最终生成适合 ggerganov/llama.cpp 库使用的二进制文件[^2]。 #### 部署至 Ollama 一旦拥有由上述流程产生的 `.bin` 文件，则可通过如下指令将其注册为可用服务的一部分： ```bash ollama create model_name -f /path/to/converter/output/model.bin ``` 这里 `model_name` 是自定义名称以便后续调用识别该实例；路径参数应指向实际存储位置中的具体文件名[^1]。至此，在成功执行以上步骤之后，新加入的支持即刻生效，并能够像其他内置选项一样被查询接口所访问。 ```python import subprocess def deploy_model(model_path, model_name): try: result = subprocess.run(['ollama', 'create', model_name, '-f', model_path], check=True, text=True, capture_output=True) return f"Model deployed successfully: {result.stdout}" except subprocess.CalledProcessError as e: return f"Failed to deploy model: {e.stderr}" # Example usage of the function with hypothetical values. print(deploy_model('/absolute/path/to/my_converted_model.bin', 'my_custom_llm')) ```

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