autodl怎么导出
时间: 2025-05-20 11:47:49 浏览: 55
### 如何从AutoDL平台导出模型或数据
在AutoDL平台上完成模型微调或其他任务后,通常需要将最终的模型或相关数据导出以便后续使用。以下是关于如何从AutoDL平台导出模型或数据的具体说明:
#### 1. **导出微调后的模型**
为了成功导出经过微调的大模型(如基于Qwen-7B-instruct的Lora权重),需明确以下几个关键路径设置[^2]:
- **模型路径**: 这是指向原始预训练模型的位置。例如,在LLaMA-Factory项目中,此路径应指向已上传至AutoDL环境中的基础模型文件夹。
- **检查点路径**: 此处存储的是通过LoRA技术微调过程中产生的增量权重文件位置。这些通常是`.pt`或者`.bin`格式的小型参数更新文件。
- **导出目录**: 用户自定义的目标保存区域,用于存放最终合并好的完整模型。
具体操作如下所示:
```python
from modelscope import snapshot_download
# 定义变量
model_path = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
cache_path = "/root/autodl-tmp"
# 执行下载命令
snapshot_download(model_path, cache_dir=cache_path)
```
上述脚本展示了如何利用ModelScope API自动获取指定版本的基础模型并缓存在本地工作区内的过程[^3]。当完成整个流程之后,可以通过FTP/SFTP工具连接到AutoDL实例上手动复制所需资源出来;也可以编写额外的Python逻辑实现自动化传输功能。
#### 2. **导出其他类型的数据**
除了神经网络结构本身之外,还可能存在一些附属产物也需要被妥善处理,比如日志记录、评估指标图表等辅助材料。对于这类非二进制形式的内容,则建议采用压缩打包的方式统一管理后再行转移。
假设有一个名为`results.csv`的结果表格以及若干张PNG图片组成的可视化成果集,可以按照下面方式整理成单一ZIP文档再传回个人设备端:
```bash
zip -r output.zip results.csv *.png
scp /path/to/output.zip username@yourserver:/destination/folder/
```
以上两条指令分别完成了内部归档动作与外部传送步骤描述[^4]。
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