news 2026/4/23 12:43:40

从零打造自己的大模型|02篇LoRA微调大模型的评测和导出

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张小明

前端开发工程师

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从零打造自己的大模型|02篇LoRA微调大模型的评测和导出

在之前的的文章,我们通过训练了9.5小时,完成了Llama3-8B-Instruct的LoRA微调训练。本篇文章,我们将继续利用LLaMA-Factory,进行大模型的评测和导出。

训练文件保存的文件夹

保存在默认的文件夹位置,主要文件有:adapter_model.safetensors,保存着LoRA微调Adapter层的权重参数。

加载Adapter参数并对话

选择适配器路径,点击Chat,加载LoRA的Adapter层参数:

对话结果,现在回答默认都是中文了。但是存在一些数据污染,将自己识别成Google创造出来的了:

评测微调的大模型

一般微调之后的大模型,我们都需要评估他的性能,和是否满足我们测试数据集和业务的目标。

利用LLaMA-Factory可视化页面上的,Evaluate&Predict页面,选择的测试数据集是另一个中文语料,alpaca_gpt4_zh

占用的显存大小和运行时间:

设置了Batch-Size=2的原因,占用的显存空间会比较大。

总体的运行时间是2小时。

评测的结果保存:

合并导出微调的大模型

将我们的基座大模型Llama3-8B-Instruct和微调的Adapter层参数合并,并导出:

如果采用cuda导出模型,则需要大量的显存,24GB显存的A100单卡上运行,会出现OOM,内存溢出的问题。

所以我们需要选择CPU导出。

导出的结果和文件夹内容,和基座大模型的文件一致:

直接对话合并导出的大模型

对话结果,效果与加载Adapter参数的相似:

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