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班级网站建设毕业设计开题报告,网站蓝色配色,seo是搜索引擎优化吗,东莞做网站哪里好#x1f680; LlamaFactory 模型导入 Ollama 的步骤 整个过程主要分为两大部分#xff1a;转换模型格式 和 导入 Ollama。 第一步#xff1a;将 LlamaFactory 训练结果转换为 GGUF 格式 LlamaFactory 导出的模型权重通常是 Hugging Face 格式#xff08;包含 safetensors 或… LlamaFactory 模型导入 Ollama 的步骤整个过程主要分为两大部分转换模型格式和导入 Ollama。第一步将 LlamaFactory 训练结果转换为 GGUF 格式LlamaFactory 导出的模型权重通常是Hugging Face 格式包含safetensors或 PyTorch 的.bin文件以及配置。您需要使用llama.cpp提供的工具将其转换为 GGUF 格式。1. 准备llama.cpp环境首先您需要克隆并编译llama.cpp仓库。gitclone https://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cppmake2. 转换模型进入llama.cpp目录后使用convert.py或convert_hf_to_gguf.py脚本来执行转换。如果是全量微调Full Fine-Tuning或合并了 LoRA 权重后的模型# 假设您的模型路径是 /path/to/your/lf_modelpython3 convert.py /path/to/your/lf_model --outfile /path/to/output/model.gguf如果是 LoRA 适配器Adapter您需要先将 LoRA 权重与基础模型合并再进行 GGUF 转换。LlamaFactory 通常提供了一键合并的脚本或功能。如果您在 LlamaFactory 训练时选择了保存合并后的模型请使用合并后的模型路径进行转换。3. 进行量化可选但推荐GGUF 格式支持量化可以大幅减小模型大小和显存/内存占用。您可以使用quantize工具对生成的 GGUF 文件进行量化例如转换为Q4_K_M格式。./quantize /path/to/output/model.gguf /path/to/output/model-quantized.gguf Q4_K_M推荐的量化方法包括Q4_K_M,Q5_K_M,Q8_0等。第二步在 Ollama 中导入 GGUF 模型一旦您获得了 GGUF 格式的模型文件例如my-finetune-model.gguf就可以通过创建一个Modelfile将其导入 Ollama。1. 创建 Modelfile在一个新的文件夹中创建一个名为Modelfile的文件注意没有扩展名。这个文件告诉 Ollama 如何加载和运行您的模型。# Modelfile 的内容示例 FROM /path/to/your/my-finetune-model.gguf # 可选定义模型在聊天中的行为例如系统提示System Prompt # system # 你是一个乐于助人的 AI 助手由 LlamaFactory 微调。 # # 更多可选参数如温度、上下文大小等 # PARAMETER temperature 0.8 # PARAMETER num_ctx 4096 # 可选定义提示模板取决于您的模型微调时使用的格式 # TEMPLATE {{ .Prompt }}提示FROM后的路径必须是您的 GGUF 文件的完整路径或相对路径。如果您不知道如何编写提示模板可以参考 LlamaFactory 训练时使用的原始模型模板。2. 导入模型到 Ollama在包含Modelfile的目录下打开终端运行ollama create命令来创建模型。ollama create您想给模型起的名字例如 my-lf-model-f Modelfile导入过程会比较快因为它只是将 GGUF 文件注册到 Ollama 中。3. 运行您的新模型导入成功后您就可以运行它进行测试了。ollama run您给模型起的名字 总结流程步骤动作工具结果1. 转换将 Hugging Face 格式的模型转换为 GGUF 格式。llama.cpp的convert.py生成.gguf文件2. 量化(可选) 对 GGUF 文件进行量化。llama.cpp的quantize生成更小的.gguf文件3. 定义创建一个Modelfile指定 GGUF 文件路径及运行参数。文本编辑器Modelfile文件4. 导入使用ollama create命令将模型注册到 Ollama。ollamaCLI成功部署的模型5. 运行使用ollama run命令运行测试。ollamaCLI模型开始运行