首先,我们要将微调后的模型保存为 GGUF 格式: model.save_pretrained_gguf("ckpts/merged", tokenizer, quantization_method="q4_k_m") Unsloth会自动下载编译 llama.cpp 进行格式转换: 过程中先转成 BF16,然后再进行 4bit 量化,权重大小分别为 3G 和 1G: 转换成功后,一键
trainer.train()# trainer.train(resume_from_checkpoint = True) # start from the latest checkpoint and continue training.# Save the modelmodel.save_pretrained_gguf(gguf_dir, tokenizer, quantization_method ="q4_k_m") 手动量化 若前步报错无法完成量化,则执行以下命令进行量化 在E:\AI\llama.cpp目...
save_pretrained_gguf("dir", tokenizer, quantization_method = "f16") 验证新模型的效果 from unsloth import FastLanguageModel max_seq_length = 2048 # Choose any! We auto support RoPE Scaling internally! dtype = None # None for auto detection. Float16 for Tesla T4, V100, Bfloat16 for ...
"""# try:# model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method="f16")# except RuntimeError as e:# print("遇到错误:", e)# print("需要手动编译 llama.cpp 进行转换操作。") 然后在unsloth 目录下新建 llama.cpp 文件夹直接git clone llamacpp的工程 可以直接将编译好的exe丢进文件...
model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m")1. 等待一段时间后,在/workspace下可以找到文件名为model-unsloth.Q4_K_M.gguf的文件。 总结 本教程详细介绍了如何使用Unsloth和LooPIN环境对Llama 3进行微调。通过这一过程,我们不仅学会了数据准备和模型训练的核心步骤,还...
ifTrue: model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method ="q4_k_m")ifFalse: model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method ="f16")F16模型量化成Q8，减少模型体积（如果是Q4可以不用）![-d "llama.cpp"]|| git clone https://github.com/ggerganov/llama....
)#开始训练trainer.train()#保存微调模型model.save_pretrained("lora_model")#合并模型,保存为16位hfmodel.save_pretrained_merged("outputs", tokenizer, save_method ="merged_16bit",)#合并模型,并量化成4位gguf#model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m") ...
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "lora_model", # 你在训练中使用的模型 max_seq_length = max_seq_length, dtype = dtype, load_in_4bit = load_in_4bit, ) model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method = ['f16', 'q4_k_m']) LoRA...
if True: model.save_pretrained_gguf("model", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m") 11.自动创建Modelfile Unsloth 在转化模型为GGUF格式的时候,自动生成Ollama所需的Modelfile文件,其中包括模型的路径和我们用于微调过程的聊天模板!可以打印Modelfile生成的模板,如下所示: ...
**QLoRA(Quantization-aware Low-Rank Adaptation)**是LoRA的扩展,可提供更大的记忆节省。与标准LoRA相比,它提供了高达33%的额外记忆减少,使其在GPU记忆受到限制时特别有用。这种效率的提高是以延长训练时间为代价的,QLoRA的训练时间通常比常规LoRA多39%。虽然QLoRA需要更多的训练时间,但其大量节省的记忆使其成为...