大模型微调

以下是在本地部署使用LLaMA-Factory导出的LoRA模型，并通过Ollama运行的步骤指南：

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1. 准备工作

• 已训练好的LoRA模型: 确保通过LLaMA-Factory导出了LoRA适配器文件（通常是 adapter_model.bin 和 adapter_config.json）。
• 基础模型: 准备LoRA适配器对应的基座模型（如LLaMA-2、Mistral等），需转换为Ollama支持的格式（如GGUF）。
• Ollama环境: 确保已安装Ollama（官网下载）。

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2. 将模型转换为GGUF格式

如果基础模型尚未是GGUF格式，需使用 llama.cpp 工具转换：

步骤

1. 克隆 llama.cpp 仓库并安装依赖：

   git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
   cd llama.cpp
   make
   

2. 转换PyTorch模型到GGUF：

   python3 convert.py \
     --input-model /path/to/base_model_directory \
     --output-model /path/to/output/model.gguf \
     --outtype f16  # 可选：使用float16精度
   

3. （可选）量化模型以减少大小：

   ./quantize /path/to/model.gguf /path/to/model_q4_0.gguf q4_0
   

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3. 创建Ollama Modelfile

创建一个 Modelfile 来整合基础模型和LoRA适配器。

示例Modelfile

FROM /path/to/base_model.gguf
ADAPTER /path/to/lora_adapter_directory  # 包含adapter_model.bin和adapter_config.json
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 4096

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4. 构建并运行Ollama模型

1. 使用Modelfile构建自定义模型：

   ollama create my-lora-model -f /path/to/Modelfile
   

2. 运行模型：

   ollama run my-lora-model
   

3. （可选）启动API服务：

   ollama serve
   

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5. 验证部署

发送测试请求验证模型是否正常工作：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "my-lora-model",
  "prompt": "What is machine learning?",
  "stream": false
}'

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常见问题

1. 路径错误

• 确保 Modelfile 中的路径是绝对路径或相对于Ollama工作目录的路径。
• Ollama默认模型存储路径：~/.ollama/models/

2. 格式不兼容

• 确认基础模型已正确转换为GGUF格式。
• 检查LoRA适配器文件是否完整（adapter_model.bin + adapter_config.json）。

3. 性能问题

• 量化模型（如使用 q4_0）可减少内存占用，但可能影响输出质量。
• 调整 num_ctx 和 num_gpu 参数优化推理速度。

4. 日志排查

• 查看Ollama日志定位错误：

  ollama logs
  

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通过以上步骤，你可以将LLaMA-Factory导出的LoRA模型集成到Ollama中，并在本地高效运行。如果遇到问题，建议参考 Ollama文档 和 LLaMA-Factory仓库。