Alpaca LoRA generate报错：TypeError: LoraConfig.__init__()含意外参数'enable_lora'

这个错误是PEFT库版本不兼容导致的：旧版PEFT（0.3.0及之前版本）使用enable_lora参数定义LoRA生效的模块，而新版PEFT（0.4.0+）已将该参数替换为target_modules。你微调时用旧版PEFT生成的适配器配置文件（adapter_config.json）保留了enable_lora字段，但当前运行generate.py的新版PEFT无法识别该参数，因此抛出错误。

方法一：降级PEFT到微调时的版本 #

• 确认你微调LoRA时使用的PEFT版本（可从微调环境的pip list输出中查看）
• 在当前运行环境安装对应版本：

  # pip环境
  pip install peft==0.3.0
  # conda环境
  pip install peft==0.3.0
  

• 安装完成后重启Python运行环境，再重新执行generate.py

方法二：修改LoRA适配器配置文件 #

• 找到你微调后生成的LoRA权重文件夹，打开其中的adapter_config.json
• 删除文件中类似"enable_lora": [[true, false, true]]的行
• 添加"target_modules": ["q_proj", "v_proj"]（模块名需与你微调时设置的目标模块一致，若微调时指定了其他模块，替换为对应名称）
• 保存文件后，重新运行generate.py

方法三：修改generate.py代码兼容参数 #

• 打开generate.py，定位到加载PeftModel的代码段（约第40行）
• 修改代码，手动处理配置参数：

  from peft import LoraConfig, PeftModel
  
  # 替换为你的LoRA权重实际路径
  lora_weights = "./path/to/your/lora/weights"
  config = LoraConfig.from_pretrained(lora_weights)
  if hasattr(config, 'enable_lora'):
      delattr(config, 'enable_lora')
      # 替换为你微调时的目标模块
      config.target_modules = ["q_proj", "v_proj"]
  model = PeftModel.from_pretrained(base_model, lora_weights, config=config)
  

• 保存修改后执行脚本

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kittenBark