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unsloth怎么测试lora模型

时间: 2025-05-06 16:39:57 浏览: 36

### 使用 Unsloth 工具测试 LoRa 模型的方法为了使用 Unsloth 工具测试 LoRa (Low-Rank Adaptation) 模型，需遵循特定流程以确保模型能够被正确加载、调整和评估。 #### 准备环境确保已安装必要的依赖库。通常情况下，这涉及到 PyTorch 和 Transformers 库的安装。可以通过 pip 安装命令完成此操作： ```bash pip install torch transformers ``` #### 加载预训练模型通过 Hugging Face Model Hub 获取目标 LoRa 模型。Unsloth 支持多种模型架构，因此可以直接从 Hugging Face 输入所需模型名称进行尝试[^2]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "your-lora-model-name" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) ``` #### 配置微调参数定义用于微调的具体配置项，比如学习率、批次大小等超参数设置。这部分取决于具体应用场景和个人需求。 ```python training_args = { 'learning_rate': 5e-5, 'batch_size': 8, 'num_train_epochs': 3, } ``` #### 执行微调过程利用 Unsloth 提供的功能接口执行实际的微调工作流。注意，在这个阶段可能还需要准备相应的数据集，并将其转换成适合输入给定模型的形式。 ```python import unsloth trainer = unsloth.Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` #### 导出至 Ollama 平台一旦完成了对 LoRa 模型的成功微调，则可以考虑将优化后的版本导出到 Ollama 进行部署或进一步开发应用。为此目的，应当按照官方文档指示创建对应的模型文件并上传至平台[^1]。

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