使用llama.cpp转换微调后的LLaMA2-7B HF模型失败求助

核心原因：你保存的是PEFT Adapter权重，不是完整模型 #

用TRL的SFT脚本默认基于PEFT（参数高效微调）训练，只会生成adapter相关文件，不会输出完整的model.safetensors——这是所有PEFT微调模型的正常现象。要转换GGUF，必须先把adapter合并到原始Llama-2基础模型上，得到完整权重后再进行转换。

步骤1：合并Adapter到基础模型 #

执行以下代码，将adapter权重合并到llama-2-7b-hf基础模型，保存完整模型文件：

from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 替换为你的基础模型路径和adapter输出目录
base_model_path = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
adapter_path = "你的adapter训练输出目录"

# 加载基础模型与tokenizer
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model_path,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_path)

# 加载adapter并合并到基础模型
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_path)
model = model.merge_and_unload()

# 保存合并后的完整模型
model.save_pretrained("合并后的完整模型目录")
tokenizer.save_pretrained("合并后的完整模型目录")

执行完成后，目标目录会生成model.safetensors等完整模型文件。

步骤2：转换为GGUF #

用convert-hf-to-gguf.py转换合并后的完整模型即可，无需忽略架构错误——合并后的模型是标准Llama-2架构，工具中的LLAMA标识已经兼容Llama-2系列，不需要单独的LLAMA2参数。

关于MODEL_ARCH的疑问 #

工具里的MODEL_ARCH选项中，LLAMA已经包含Llama-2系列，参数名不识别的问题并非源于此，而是你之前直接用adapter文件转换时，工具找不到完整模型权重导致的。合并完整模型后再转换即可解决该问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikram Murthy