llama factory训练后改成ollama模型
时间: 2025-05-16 17:55:48 浏览: 29
### 将Llama Factory训练后的模型转换为Ollama兼容的格式
要将通过Llama Factory训练完成的模型转换为Ollama兼容的格式,可以遵循以下方法:
#### 转换流程概述
为了使经过微调的模型能够被Ollama加载并运行,通常需要将其保存为Ollama支持的标准文件格式(通常是`.bin`或`.gguf`)。这涉及以下几个方面的工作:
1. **导出模型权重**:确保从Llama Factory中提取的模型参数是以标准形式存储的。如果使用的是PyTorch框架,则可以通过`torch.save()`来保存模型状态字典[^1]。
2. **调整数据结构**:Ollama期望的数据结构可能与原始模型略有差异。因此,在保存之前,需确认模板配置是否匹配目标平台的要求。例如,检查`template.py`中的定义是否适用于当前模型架构[^2]。
3. **应用特定工具进行转换**:利用社区开发的相关脚本或者命令行工具执行实际转化操作。比如存在名为 `convert_jsonl_to_xtuner_format` 的辅助功能可以帮助处理部分预处理工作;而对于最终阶段则推荐采用官方文档里提到的方法论指导实施迁移过程。
以下是基于上述原则的一个简单Python示例用于演示如何保存一个适合进一步加工成ollama可用版本的基础pytorch模型:
```python
import torch
def save_model_for_ollama(model, path):
"""
Saves the given PyTorch model's state dictionary in a way that is compatible with Ollama.
Args:
model (nn.Module): The trained neural network module instance.
path (str): Filepath where the converted weights will be stored as .pt file.
"""
# Ensure we're saving only necessary components of the model
torch.save({
'model_state_dict': model.state_dict(),
}, f"{path}.pt")
# Example usage after training your custom LLM via llama-factory pipeline...
save_model_for_ollama(your_trained_llm_instance,"output/converted_model")
```
注意此代码片段仅为示意目的而设计,并未考虑所有潜在细节如量化选项等高级特性设置问题。对于更复杂的场景建议查阅最新版OLLAMA指南获取最精确指示说明资料链接地址.
最后一步可能是借助外部程序例如`qwen-convert`或其他专门针对此类任务优化过的实用程序来进行最后一公里适配作业直至完全满足部署需求为止。
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