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输出目录在哪？微调产物定位与加载技巧详解

1. 引言：微调后的模型产物去哪了？

在使用 LoRA 对大语言模型进行微调的过程中，一个常见且关键的问题是：微调完成后，生成的模型权重文件究竟保存在哪里？如何正确加载这些微调产物进行推理？

本文将围绕单卡十分钟完成 Qwen2.5-7B 首次微调这一镜像环境，深入解析微调输出路径的结构、产物定位方法以及加载技巧。我们将结合ms-swift框架的实际操作流程，帮助开发者快速掌握从训练到部署的关键环节，避免因路径错误或加载方式不当导致的推理失败。

本教程适用于已成功运行微调任务但对输出目录不清晰的用户，也适合希望系统化理解微调产物管理的技术人员。

2. 环境与输出路径概览

2.1 预置环境说明

该镜像基于以下核心组件构建：

• 基础模型：Qwen2.5-7B-Instruct
• 微调框架：ms-swift
• 默认工作目录：/root
• 显存要求：≥24GB（如 RTX 4090D）
• 微调类型：LoRA（低秩适应）

所有操作建议在/root目录下执行，以确保路径一致性。

2.2 默认输出路径设置

在ms-swift中，微调命令通过--output_dir参数指定输出目录。根据提供的示例命令：

--output_dir output

这意味着所有的训练产物将被写入当前目录下的output文件夹中，即完整路径为：

/root/output

这是最核心的输出根目录，后续所有检查点（checkpoint）都将在此基础上生成子目录。

3. 微调产物的组织结构解析

3.1 输出目录层级结构

执行完微调后，/root/output目录通常呈现如下结构：

output/ └── v2-20250405-103022/ ├── adapter_config.json ├── adapter_model.bin ├── tokenizer_config.json ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer.json ├── vocab.txt └── checkpoint-50/ ├── adapter_model.bin ├── optimizer.pt ├── scheduler.pt └── trainer_state.json

关键目录解释：

• vX-YYYYMMDD-HHMMSS/
  时间戳命名的主输出目录，每次训练自动生成唯一名称，防止覆盖。

• adapter_config.json
  LoRA 配置文件，包含lora_rank,lora_alpha,target_modules等关键参数，用于推理时重建适配器结构。

• adapter_model.bin
  最终合并后的 LoRA 权重文件，可用于直接加载进行推理。

• checkpoint-XX/
  训练过程中按save_steps保存的中间检查点，每个检查点包含独立的adapter_model.bin，可用于回滚或选择最佳性能版本。

⚠️ 注意：若未手动合并，output/vX-.../根目录下的adapter_model.bin可能并不存在，需从某个checkpoint-XX中提取。

3.2 如何确定实际输出路径？

由于输出目录名带有时间戳，容易混淆，推荐以下几种方式精确定位：

方法一：查看训练日志末尾输出

训练结束时，ms-swift会打印类似信息：

Training completed. Output saved to: /root/output/v2-20250405-103022

这是最准确的方式。

方法二：使用 shell 命令查找最新目录

ls -td /root/output/v* | head -1

该命令列出所有以v开头的子目录，并按时间排序取最新的一个。

方法三：进入容器后直接查看

cd /root/output && ls

观察哪个目录最近修改，即可判断为目标产物。

4. 加载微调产物进行推理

4.1 使用swift infer命令加载 Adapter

一旦确定了输出路径，即可使用swift infer命令加载 LoRA 权重进行推理。

假设最终检查点路径为：

/root/output/v2-20250405-103022/checkpoint-50

则推理命令如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift infer \ --adapters /root/output/v2-20250405-103022/checkpoint-50 \ --stream true \ --temperature 0 \ --max_new_tokens 2048

参数说明：

• --adapters：指定 LoRA 权重路径，必须指向包含adapter_model.bin的目录
• --stream：启用流式输出，提升交互体验
• --temperature：控制生成随机性，设为 0 表示确定性输出
• --max_new_tokens：限制生成长度

4.2 自动合并 LoRA 权重（可选优化）

默认情况下，推理时需同时加载原始模型和 LoRA 适配器。若希望生成一个“一体化”模型以便独立部署，可执行权重合并。

步骤一：导出合并模型

swift export \ --model Qwen2.5-7B-Instruct \ --adapter_path /root/output/v2-20250405-103022/checkpoint-50 \ --export_dir merged_model \ --device cuda

此命令将 LoRA 权重融合进原始模型，并保存至merged_model/目录。

步骤二：直接加载合并模型

swift infer \ --model /root/merged_model \ --stream true \ --temperature 0

此时无需再指定--adapters，完全脱离微调环境运行。

5. 常见问题与避坑指南

5.1 推理时报错 “Adapter not found”

错误示例：

OSError: Can't load config for '/root/output/checkpoint-50'. Did you mean to point to a directory?

原因分析：

• 指定路径不存在
• 路径下缺少adapter_config.json或adapter_model.bin
• 文件权限不足

解决方案：

1. 使用ls确认目标路径下存在必要文件：

   ls /root/output/v2-20250405-103022/checkpoint-50

2. 若文件缺失，检查是否训练中断或未完成保存
3. 确保路径拼写正确，尤其是时间戳部分

5.2 显存不足导致加载失败

尽管 LoRA 推理显存占用较低（约 10~14GB），但在低显存设备上仍可能报错：

RuntimeError: CUDA out of memory.

优化建议：

• 启用--fp16降低精度：

  swift infer --adapters ... --fp16

• 减小--max_new_tokens限制生成长度

• 使用 CPU 卸载（仅限测试）：

  swift infer --adapters ... --device_map auto

5.3 多轮训练产物管理混乱

当频繁实验时，多个output/vX-...目录并存，易造成混淆。

推荐做法：

1. 命名规范化：训练前手动创建带描述的输出目录

   --output_dir output/self_cognition_v1

2. 定期归档：将已完成实验的结果压缩备份

   tar -czf output_self_cognition_v1.tar.gz -C /root/output v2-20250405-103022

3. 记录日志：维护一个training_log.md文件，记录每轮训练的参数、数据量、效果评估。

6. 进阶技巧：混合数据微调与产物控制

6.1 混合数据集训练示例

为了兼顾通用能力和特定身份认知，可以采用混合数据训练策略：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift sft \ --model Qwen2.5-7B-Instruct \ --train_type lora \ --dataset 'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-zh#500' \ 'AI-ModelScope/alpaca-gpt4-data-en#500' \ 'self_cognition.json' \ --torch_dtype bfloat16 \ --num_train_epochs 3 \ --per_device_train_batch_size 1 \ --learning_rate 1e-4 \ --lora_rank 8 \ --lora_alpha 32 \ --target_modules all-linear \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --save_steps 100 \ --output_dir output/mixed_finetune_v1 \ --system 'You are a helpful assistant.'

💡 提示：通过#N控制每个数据集采样数量，平衡各类数据比例。

6.2 输出路径精细化控制

建议为不同类型任务建立分类输出目录：

这样便于后期管理和复现。

7. 总结

7.1 核心要点回顾

1. 默认输出路径为/root/output，实际产物位于其子目录vX-YYYYMMDD-HHMMSS/下。
2. 关键文件包括adapter_config.json和adapter_model.bin，缺一不可。
3. 使用--adapters指定检查点路径进行推理，注意路径完整性。
4. 可通过swift export合并模型，实现独立部署。
5. 合理组织输出目录结构，提升实验可追溯性。

7.2 实践建议

• 每次训练前明确--output_dir，避免默认路径冲突
• 训练结束后立即记录输出路径和关键参数
• 对重要检查点进行压缩归档，节省空间
• 推荐使用脚本自动化路径识别与加载流程

掌握微调产物的定位与加载机制，是实现模型迭代闭环的关键一步。只有清楚“输出在哪”，才能真正让微调成果落地可用。

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