大模型微调时模型保存格式不兼容问题
在大模型微调过程中，模型保存格式不兼容是一个常见但容易被忽视的问题。本文将通过具体案例分析该问题的成因和解决方案。
问题现象
在使用Hugging Face Transformers进行大模型微调时，有时会遇到以下错误：
ValueError: Error when loading the model. The model format is not compatible.
或者在加载模型时提示：
KeyError: 'model' in state_dict
根本原因
主要原因是不同框架或版本间模型保存格式存在差异。具体包括：
- PyTorch vs TensorFlow：两种框架的张量存储格式不一致
- 不同版本兼容性：Hugging Face Transformers 4.x 和 5.x 版本间存在格式变化
- 混合精度训练：FP16/FP32保存格式差异
复现步骤
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
# 微调模型保存
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.save_pretrained("./fine_tuned_model")
# 加载模型时出错
loaded_model = AutoModel.from_pretrained("./fine_tuned_model")
解决方案
- 统一保存格式：
model.save_pretrained("./fine_tuned_model", safe_serialization=True)
- 指定加载参数：
loaded_model = AutoModel.from_pretrained(
"./fine_tuned_model",
low_cpu_mem_usage=True,
torch_dtype=torch.float16
)
- 使用兼容性检查工具：
transformers-cli check ./fine_tuned_model
建议在生产环境中始终使用统一的模型保存和加载策略，避免版本兼容性问题。
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