在LLaMA2微调过程中，模型保存格式兼容性问题是一个常见但容易被忽视的痛点。特别是在使用不同框架（如Hugging Face Transformers、DeepSpeed）进行微调时，模型保存格式不一致会导致后续加载失败或性能下降。
问题现象
当使用Hugging Face Trainer保存模型时，默认会保存为pytorch_model.bin格式；而使用DeepSpeed的deepspeed训练脚本时，可能生成的是model.bin或特定格式的检查点文件。在部署阶段，若未正确处理这些格式，会导致如下错误：
ValueError: 'No model weights found in checkpoint'
or
OSError: [Errno 2] No such file or directory
复现步骤
- 使用Hugging Face Trainer微调LLaMA2模型
- 保存模型时使用默认格式：
trainer.save_model() - 后续尝试用不同框架加载模型（如FastAPI服务中）
- 加载时报错，提示找不到模型权重文件
解决方案
为确保兼容性，应统一采用标准的Hugging Face格式进行保存和加载：
# 微调完成后保存模型
trainer.save_model('./output/model')
# 加载模型时使用标准方式
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('./output/model')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('./output/model')
此外，如果必须兼容其他格式，可通过以下脚本进行转换：
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
# 从特定格式加载并转换为标准格式
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('./input/model')
model.save_pretrained('./output/model')
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('./input/model')
tokenizer.save_pretrained('./output/model')
最佳实践建议
- 统一使用
save_pretrained()方法进行模型保存 - 为不同训练环境设置统一的保存路径和格式规范
- 建立模型版本管理机制，避免因格式不兼容导致的部署失败
通过以上方式，可有效规避LLaMA2微调中常见的模型保存格式问题，提高生产环境中的部署稳定性。
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