llama-factory微调模型导出失败

在使用 LLaMA-Factory 进行模型微调时，导出模型失败可能由多种原因导致，包括环境配置问题、路径设置错误、GPU资源不足或导出参数配置不当。以下是常见的解决方法和排查步骤： ### 检查导出命令和参数配置 确保使用正确的导出命令，并检查参数是否与训练时保持一致。例如，导出模型时应指定正确的模型名称、输出路径和量化方式。以下是一个示例导出命令： ```bash llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/your/trained/model \ --output_dir path/to/exported/model \ --quantization_method gptq \ --save_safetensors ``` 如果命令中指定的路径不存在或权限不足，可能导致导出失败。需要确保路径存在且具有读写权限。 ### 检查环境依赖和版本兼容性 LLaMA-Factory 对依赖库的版本要求较高，尤其是 `transformers`、`peft` 和 `accelerate` 等库。如果版本不兼容，可能会导致导出失败。建议使用官方推荐的依赖版本，并通过以下命令检查： ```bash pip show transformers peft accelerate ``` 如果发现版本不匹配，可以通过以下命令更新： ```bash pip install --upgrade transformers peft accelerate ``` ### 检查GPU资源和内存限制 导出模型时，如果GPU内存不足，可能导致进程被终止。可以通过以下命令监控GPU使用情况： ```bash nvidia-smi ``` 如果发现内存不足，可以尝试降低批量大小或使用量化方法（如 `gptq` 或 `awq`）减少内存占用。例如： ```bash llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/your/trained/model \ --output_dir path/to/exported/model \ --quantization_method awq \ --save_safetensors ``` ### 检查训练时的配置是否与导出一致 在训练过程中，如果使用了特定的 LoRA 或 Adapter 配置，在导出时也需要保持一致。例如，如果训练时启用了 LoRA，导出时应指定 `--use_lora` 参数： ```bash llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/your/trained/model \ --output_dir path/to/exported/model \ --use_lora \ --save_safetensors ``` ### 检查日志文件以获取错误信息 LLaMA-Factory 通常会在控制台输出详细的错误信息。如果导出失败，可以查看具体的错误提示，例如文件路径错误、模型加载失败或参数不匹配等。如果控制台没有足够信息，可以检查日志文件： ```bash tail -n 100 logs/export.log ``` ### 使用Web UI导出模型 如果命令行方式出现问题，可以尝试使用 LLaMA-Factory 提供的 Web UI 进行导出。启动 Web UI 后，进入导出页面，填写模型路径和输出路径，选择量化方式并点击导出按钮。这种方式可以减少命令行参数配置错误的可能性。 ### 示例：完整导出流程 以下是一个完整的导出流程示例，包括环境准备、导出命令和结果验证： ```bash # 激活环境并进入项目目录 conda activate llama-factory cd LLaMA-Factory # 启动Web UI（可选） llamafactory-cli webui # 导出模型 llamafactory-cli export \ --model_name_or_path path/to/your/trained/model \ --output_dir path/to/exported/model \ --quantization_method gptq \ --save_safetensors # 验证导出结果 ls -la path/to/exported/model ``` ###