llamafactory模型导出
时间: 2025-05-20 12:43:51 浏览: 25
### 导出 LLaMA-Factory 模型的方法
要成功导出由 LLaMA-Factory 微调的模型并将其用于其他框架(如 llama.cpp),可以按照以下方法操作:
#### 1. 准备工作
确保已安装必要的依赖项,并设置好 Python 环境。假设已经克隆了 `llama.cpp` 和 `LLaMA-Factory` 的仓库。
进入虚拟环境以及目标目录:
```bash
cd D:\AI\models\llama.cpp
```
#### 2. 使用脚本导出模型
通过运行 `convert_hf_to_gguf.py` 脚本来将 Hugging Face 格式的模型转换为 GGUF 格式。以下是具体命令示例[^1]:
```bash
python .\convert_hf_to_gguf.py D:\AI\LLaMA-Factory\export\think --outfile D:\AI\gguf\distrill-0.5b.gguf
```
此命令会读取位于 `D:\AI\LLaMA-Factory\export\think` 的微调模型文件,并将其保存至指定路径下的 `.gguf` 文件中。
#### 3. 参数解释
- **输入路径**: 需要提供经过微调后的模型存储位置,通常是在 LLaMA-Factory 中完成训练后生成的结果文件夹。
- **输出路径**: 定义转化后的 GGUF 文件存放地址及名称。
- **量化选项 (可选)**: 如果希望进一步优化性能和减少内存占用,可以在命令中加入量化的参数,例如 `--outtype q8_0` 表示采用较低精度的量化方式[^2]:
```bash
python convert_hf_to_gguf.py /path/to/model --outfile /path/to/output.gguf --outtype q8_0
```
#### 4. 数据集结构注意事项
对于后续可能涉及的数据处理部分,需注意数据集中每条记录的标准格式如下所示[^3]:
```json
[
{
"instruction": "什么门永远关不上?",
"input": "",
"output": "足球门"
},
{
"instruction": "小明晚上看文艺表演,为啥有一个演员总是背对观众?",
"input": "",
"output": "乐队指挥"
}
]
```
其中字段含义分别为:
- `"instruction"`:任务描述或问题提示;
- `"input"`:额外补充的信息或者上下文内容;
- `"output"`:期望得到的回答结果。
#### 5. 参考资料扩展阅读
有关更详细的流程介绍,包括从数据准备到最终模型导出的整体过程,建议查阅相关文章了解完整的实践指南[^4]。
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