LLaMA-Factory微调llama3之模型的合并，并采用llama.cpp量化成ollama支持的gguf格式模型，生成api使用

上期我们已经成功的训练了模型，让llama3中文聊天版知道了自己的名字

这次我们从合并模型开始，然后使用llama.cpp量化成gguf格式，并且调用api

(1) 前期准备

上期链接： 基于LLaMA-Factory微调llama3成为一个角色扮演大模型，保姆级教学零基础，导出GGUF格式前篇-CSDN博客

 首先根据上期内容将llama3成功微调后

(2) 合并模型

首先我们先准备个配置文件

在 " /root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/cust/ " 目录下创建merge_llama3_lora_sft.yaml

在文件中输入：

 ### Note: DO NOT use quantized model or quantization_bit when merging lora adapters

### model
model_name_or_path: /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat/
adapter_name_or_path: /root/autodl-tmp/LLaMA-Factory/saves/LLaMA3-8B-Chinese-Chat/lora/train_2024-08-05-11-44-21
template: llama3
finetuning_type: lora

### export
export_dir: /root/autodl-tmp/models/LLaMA3-8B-Chinese-Chat-merged
export_size: 4
export_device: cuda
export_legacy_format:   

其中： 

model_name_or_path是你本来的模型地址，就是你在huggingface上面下载的那个

adapter_name_or_path是你微调后生成的模型地址

export_dir是你导出的地址，建议新建一个文件夹叫LLaMA3-8B-Chinese-Chat-merged来保存

 准备好后在终端输入

llamafactory-cli export cust/merge_llama3_lora_sft.yaml

请确认在 “ /autodl-tmp/LLaMA-Factory ”的目录下运行

 合并后可以在/root/autodl-tmp/models/LLaMA3-8B-Chinese-Chat-merged中查看模型

(3) 下载llama.cpp

 首先终端执行命令移动到autodl-tmp/目录下

cd /root/autodl-tmp/

然后执行命令，下载llama.cpp

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

进入文件

cd /root/autodl-tmp/llama.cpp

(4) 量化

在autodl-tmp/models/下新建一个文件夹，命名为：

Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF

将 safetensors 格式转成 gguf

python convert_hf_to_gguf.py /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-merged --outfile /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v1.gguf --outtype q8_0

可修改的： 

1.第一个地址就是你放合并后模型的地址 

2.第二个地址--outfile后的就是导出的地址精确到文件名

查看文件：

可以在导出的地址中找到量化好的文件，比如我的地址就是：

/root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v1.gguf

(这一步请跳过，非必须) 将 gguf 格式进行（再）量化

cd ~/code/llama.cpp/build_cuda/bin

./quantize --allow-requantize /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q8_0-v2_1.gguf /root/autodl-tmp/models/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF/Llama3-8B-Chinese-Chat-q4_1-v1.gguf Q4_1

(5) 下载模型

 在导出地址中找到文件后，右键，点击下载就自动在浏览器下载了

如果没反应换成Chrome浏览器

(6) 使用ollama生成模型API

6.1 ollama下载及其环境配置

环境配置及其下载请看我前几期博客：Llama 3增强中文理解能力，并生成内网穿透API后Spring Boot请求-CSDN博客

6.2新建模型

 将下载好gguf文件的放到ollama的模型位置

然后右键新建一个txt文档

改名为Modelfile并且把后面的".txt"给删掉，变成我这样

用记事本打开它，输入

FROM [你自己的模型地址]
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ .Response }}<|eot_id|>"""
SYSTEM """You are a helpful assistant. 你是一个乐于助人的助手。"""
PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER num_keep 24
PARAMETER stop <|start_header_id|>
PARAMETER stop <|end_header_id|>
PARAMETER stop <|eot_id|>

然后在你的文件位置的地址栏中输入cmd 

 创建一个模型（名字自定义） 

ollama create llama3-zh-inst -f Modelfile

然后执行命令 

ollama serve

如果出现这个错误，说明开机自动启动了

任务管理器关闭下就行 

 然后打开你的postman，输入我的这些测试下

http://localhost:11434/api/generate 

{

  "model": "llama3-zh-inst",

  "prompt": "你叫什么名字?",

  "stream": false

}

如果出现我的这个就说明成功了 

附赠：

查看ollama已创模型：

ollama list

删除模型：

ollama rm 模型名字

免责声名：一切均严格参照ollama开源策略，没有任何侵权意图，本文章全由自己编写，如出现任何问题请联系我，我将删除。