如何在LLaMA.cpp中使用经LoRA微调的decapoda-research/llama-7b-hf并合并多bin文件

1. 合并分片的LoRA权重 #

你用LLaMA-LoRA-Tuner输出的多bin文件是Hugging Face格式的分片权重，可通过peft库合并为单文件：

• 编写简单Python脚本执行合并：

  from peft import PeftModel
  from transformers import LlamaForCausalLM
  
  # 加载原始LLaMA-7B基础模型
  base_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("decapoda-research/llama-7b-hf")
  # 加载你的分片LoRA模型（替换为实际目录）
  lora_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "path/to/your/lora-model")
  # 合并LoRA权重到基础模型
  merged_model = lora_model.merge_and_unload()
  # 保存合并后的模型到新目录
  merged_model.save_pretrained("path/to/merged-lora-model")
  

  执行后，新目录会生成单文件的权重文件，后续转换更顺畅。

2. 转换为GGML格式 #

使用llama.cpp提供的转换脚本处理合并后的LoRA模型：

• 执行以下命令（替换为实际路径和目标格式）：

  python convert-lora-to-ggml.py path/to/merged-lora-model/ --outfile lora-finetuned.ggmlv3.q4_0.bin
  

  注意：确保转换时的量化格式（如q4_0）和你准备使用的LLaMA基础GGML模型格式一致。

3. 在llama.cpp中加载微调模型 #

确保你已有原始LLaMA-7B的GGML格式基础模型，然后通过llama.cpp主程序加载：

• 执行命令：

  ./main -m path/to/llama-7b.ggmlv3.q4_0.bin --lora lora-finetuned.ggmlv3.q4_0.bin -p "测试输入文本"
  

注意事项 #

• 确保Python环境安装了transformers、peft、torch等依赖库；
• 编译最新版本的llama.cpp，保证支持LoRA加载功能；
• 若不想合并分片，部分新版本的llama.cpp转换脚本也可直接识别多bin文件的LoRA目录，可跳过合并步骤直接尝试转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khoi V