qwen训练完成后，适配器刷不出来，手动填地址也无法识别的问题。

[FOXaaFOX]

Reminder

• [x] I have read the README and searched the existing issues.

Reproduction

尝试继续训练，会秒“训练成功”，但是适配器还是刷新不出来

最后直接上的命令行。 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/export_model.py
--model_name_or_path /mnt/workspace/qwen/Qwen-7B-Chat
--adapter_name_or_path /mnt/workspace/LLaMA-Factory/save
--template default
--finetuning_type lora
--export_dir /mnt/workspace/FT-models
--export_size 5
--export_legacy_format False

Expected behavior

No response

System Info

No response

Others

No response

[marko1616]

你这个是合并模型的指令哦。并不是用于训练或者导出适配器的指令。

一些概念:

• 适配器：差不多就是使用附加网络在只训练附加网络的情况下训练模型的”附加网络“。
• Lora：适配器的一种。
• export_model.py：用于合并附加网络和主网络，自然不会导出”适配器“呢。导出的应该是类似于主网络的文件。
• train_bash.py：用于训练的脚本

对于你的例子可能的解决方案

使用如下指令训练：

python src/train_bash.py \
    --model_name_or_path /mnt/workspace/qwen/Qwen-7B-Chat \
    --adapter_name_or_path /mnt/workspace/LLaMA-Factory/save \
    --stage sft \
    --do_train \
    --dataset 你的数据集 \
    --template qwen \
    --finetuning_type lora \
    --lora_target all \
    --output_dir 保存路径 \
    --per_device_train_batch_size 期望批次数(4-16) \
    --gradient_accumulation_steps 梯度累计(4-8) \
    --lr_scheduler_type cosine \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --num_train_epochs 训练轮数（你的数据集越大这个越高:3-30） \
    --plot_loss \
    --fp16

[codemayq]

看描述，无法确定你具体是什么问题？是训练很快结束，但是找不到 lora保存的目录和文件吗？ 而且是train_web.py 里训练，但是点击 适配器刷新，无法刷新出对应结果？