llamafactory模型导入
时间: 2025-05-16 07:58:31 浏览: 32
### 如何导入 LlamaFactory 模型
要成功导入由 LlamaFactory 训练的模型到 Ollama 并使其可用,可以按照以下方法操作:
#### 准备工作
在开始之前,需确认已安装 Docker 和 Ollama 工具,并确保 Linux 环境下具备足够的权限运行容器化服务。如果尚未完成这些前置条件,请先查阅官方文档配置环境。
#### 导出模型文件
为了使自定义训练好的模型能够被其他工具加载,在 LlamaFactory 中可以通过设置特定参数来导出模型。具体而言,进入导出界面后,填写如下字段即可实现目标[^1]:
- **模型**: 选择基础架构(例如 LLAMA 或 GPT 类型)
- **适配器**: 如果存在额外优化层,则在此处指定路径或者名称
- **分块大小**: 定义内存管理策略,默认值通常适用大多数场景
- **导出量化等级及校准数据集**: 进一步压缩存储需求的同时保持性能平衡
- **导出设备**: 显卡(CUDA)/CPU依据实际硬件情况决定
- **导出目录**: 提供本地磁盘位置保存最终产物
当上述选项均配置完毕之后按下界面上的 “导出” 键按钮触发流程结束获得所需 `.bin` 文件形式的结果物。
#### 创建新模型实例于Ollama平台之上
获取到刚才生成出来的二进制格式权重档案後续步骤便是将其注册至OLLAMA系统内部成为可调用资源之一员。命令语法结构如下所示[^2]:
```bash
ollama create model_name -f /path/to/Modelfile
```
举例来说假如我们刚刚产生的成果命名为 `custom_llm_v1.bin`, 那么执行下面这条语句就可以达成目的:
```bash
ollama create custom_model -f ~/models/custom_llm_v1.bin
```
另外值得注意的是, 当处于Docker环境下作业时可能还需要考虑挂载卷映射关系等问题以便让宿主机上的资料能顺利传递给容器内的应用程序访问利用.[^3]
至此整个过程宣告顺利完成!
```python
# 示例 Python 脚本用于验证模型是否正常工作 (假设已经部署好 REST API 接口)
import requests
response = requests.post(
'http://localhost:11434/api/generate',
json={"prompt": "Once upon a time", "model":"custom_model"}
)
print(response.json())
```
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