LLaMA-Factory微调后所能够输出的模型格式

<think>嗯，用户这次问的是LLaMA-Factory微调后支持的输出模型格式。结合之前的对话历史，用户已经了解过微调流程和格式控制方法，现在更关注模型导出的具体形式。 从引用[4]和[5]来看，LLaMA-Factory主要支持三种导出格式：LoRA适配器、全量模型权重和量化模型。用户可能正在考虑部署场景，需要知道哪种格式适合生产环境。引用[2]提到框架支持100+模型，这意味着导出格式需要兼容主流架构。 用户没有明确说明使用场景，但根据历史问题（SQL/JSON输出控制），ta可能需要在API服务或本地部署微调后的模型。需要强调LoRA格式轻量但依赖基础模型，全量权重则独立部署更方便。量化模型在引用[5]的Qwen案例中出现过，适合资源受限环境。 注意到引用[4]特别提到“导出后需加载合并模型文件进行验证”，这点很重要，要提醒用户避免直接使用基础模型路径。另外用户可能混淆了“输出格式”（结构化文本）和“模型格式”（文件类型），回答时需明确区分。 相关问题的设计要延续技术深度：第一个问题帮用户解决实际导出操作，第二个针对推理效率，第三个则是生产部署的延续。量化压缩在工业界很实用，值得单独提问。</think>在LLaMA-Factory中进行模型微调后，支持导出以下三种主流模型格式，满足不同部署场景的需求： --- ### 1. **LoRA适配器格式（轻量级部署）** - **格式说明**：仅保存微调过程中新增的LoRA（Low-Rank Adaptation）参数，体积通常只有几十MB到几百MB。 - **适用场景**： - 需**复用基础模型**（如LLaMA-2、Qwen等）时部署 - 资源受限的边缘设备或快速实验 - **导出方式**： ```bash llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/base_model \ # 基础模型路径 --adapter_name_or_path path/to/lora_adapter \ # 微调生成的LoRA路径 --export_dir lora_adapter_output # 导出目录 ``` - **使用要求**：推理时必须**同时加载基础模型和LoRA适配器**（通过`peft`库实现）[^4][^5]。 --- ### 2. **全量模型权重（独立部署）** - **格式说明**：将基础模型与LoRA适配器合并，导出完整的模型权重文件（如`.bin`或`.safetensors`），体积与原始基础模型相当（例如7B模型约14GB）。 - **适用场景**： - 独立部署无需依赖基础模型 - 兼容不支持LoRA的推理框架（如vLLM、Text Generation WebUI） - **导出方式**： ```bash llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/base_model \ --adapter_name_or_path path/to/lora_adapter \ --export_type full \ # 指定全量导出 --export_dir full_model_output ``` - **优势**：直接通过`transformers`库加载，无需额外适配代码[^4][^5]。 --- ### 3. **量化压缩模型（高效推理）** - **格式说明**：对全量模型进行**4-bit/8-bit量化**（如AWQ、GGUF格式），显著减小体积（7B模型可压缩至3-6GB）。 - **适用场景**： - GPU内存受限的生产环境 - CPU推理或边缘计算 - **导出方式**： - **Step 1**：修改配置文件（参考引用[^5]）： ```yaml # qwen_lora_sft_bitsandbytes.yaml quantization_bit: 4 # 启用4-bit量化 quantization_method: awq # 或bitsandbytes ``` - **Step 2**：导出时添加量化参数： ```bash llamafactory-cli export \ --quantization_bit 4 \ --export_dir quantized_model ``` - **性能**：速度提升2-3倍，内存占用减少60%+[^5]。 --- ### 格式对比总结 | **格式类型** | 体积 | 部署复杂度 | 典型用例 | |--------------------|--------------|------------|--------------------------| | LoRA适配器 | 极小（MB级） | 中等 | 研究迭代、多任务适配 | | 全量模型权重 | 大（GB级） | 简单 | 独立API服务、传统框架 | | 量化模型（4/8-bit）| 中等（GB级） | 中等 | 边缘设备、低成本云部署 | > **关键提示**：导出后需验证格式兼容性。例如全量模型需测试`from_pretrained()`加载，量化模型需检查推理精度损失[^4][^5]。 --- ### 部署建议 1. **开发阶段**：优先使用LoRA适配器快速验证 2. **生产部署**： - GPU服务器 → 选择**全量模型**或**量化模型** - 树莓派/手机 → 使用**量化GGUF格式**（需转换工具） 3. **多模型管理**：通过`adapter_resume_path`参数动态切换不同LoRA适配器[^4]