大模型llama-factory微调之后的模型给ollama怎么使用

Question

llama-factory训练完的模型怎么给ollama使用？包括导出和格式转化，安装使用？有知道的嘛，麻烦给一个详细的教程

Answer 1

该回答引用ChatGPT4o及杨同学*共同作答, 如有帮助，还请采纳。
要将 llama-factory 微调后的模型用于 ollama，需要进行模型导出和格式转换。以下是详细的步骤：

1. **微调模型导出**
   - 在训练完成后，模型文件会保存在你指定的输出目录中（如图中显示的 `Output dir`）。
   - 通常，llama-factory 会将模型以 `.pth` 或者 `.bin` 格式保存，需要根据 ollama 的要求转换。

 2. **将模型转换为 ollama 支持的格式**
   ollama 一般使用 **GGML** 或 **GPTQ** 格式，具体取决于模型大小和效率需求。

  转换步骤：
   1. **安装 Transformers 库（如果未安装）**：
   
      pip install transformers
 
   2. **使用 Transformers 导出模型为 Hugging Face 格式**：
     
      from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

      # 加载你微调的模型和 tokenizer
      model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('path_to_your_model_directory')
      tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('path_to_your_model_directory')

      # 保存为 Hugging Face 支持的格式
      model.save_pretrained('path_to_huggingface_model')
      tokenizer.save_pretrained('path_to_huggingface_model')
     

   3. **转换为 ollama 支持的格式**：
      ollama 使用的 GGML 格式转换工具是 `llama.cpp`。你可以将 Hugging Face 模型转换为 GGML 格式，具体步骤如下：
      - **克隆 llama.cpp 项目**：

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

      - **转换为 GGML 格式**：
     
        python3 convert.py --input path_to_huggingface_model --output path_to_ggml_model
      

 3. **ollama 模型加载与运行**
   一旦模型转换为 GGML 格式，可以在 ollama 中使用。

   1. **安装 ollama**（假设你已经安装了 ollama CLI）：
   
      brew install ollama
     
   2. **使用 ollama 运行模型**：
      你可以将模型放在 ollama 的模型路径中，或者直接加载：

      ollama run path_to_ggml_model
 

总结

1. 微调完的模型导出 Hugging Face 格式。
2. 使用 llama.cpp 将 Hugging Face 模型转换为 GGML 格式。
3. 在 ollama 中加载 GGML 格式的模型并运行。

希望这些步骤能够帮助你将 llama-factory 微调后的模型应用到 ollama 中！如果你有具体模型格式转换工具方面的问题，欢迎进一步讨论。