随着 llama.cpp 对 LoRA 支持的重构，现在可以将任意 PEFT LoRA 适配器转换为 GGUF，并与 GGUF 基础模型一起加载运行。

为简化流程，我们新增了一个名为 GGUF-my-LoRA 的平台。

什么是 LoRA？

LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种用于高效微调大型语言模型的机器学习技术。可以将 LoRA 想象成给一个大型通用模型添加一小组专门的指令。与重新训练整个模型（既昂贵又耗时）不同，LoRA 允许你高效地为模型添加新功能。例如，可以快速将一个标准聊天机器人适配用于客户服务、法律咨询或医疗保健，每个场景只需要一组小的额外指令，而无需创建全新的模型。

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）是 Hugging Face 的一个库，用于实现像 LoRA 这样的高效模型微调技术，详细信息可参见 此处。

如何将 PEFT LoRA 转换为 GGUF

以下示例中，我们使用 bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF 作为基础模型，使用 grimjim/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B 作为 PEFT LoRA 适配器。

首先，访问 GGUF-my-LoRA，并使用你的 Hugging Face 账号登录：

接着，选择你想要转换的 PEFT LoRA：

转换完成后，可以在你的个人账户中找到一个新的存储库。

以下是一个已转换的 GGUF LoRA 适配器示例：ngxson/Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B-F16-GGUF

如何使用适配器

使用 llama-cli

你可以通过 -m 参数加载基础模型，并通过 --lora 或 --lora-scaled 添加适配器。

以下是一些示例：

# 使用默认缩放比例 = 1.0./llama-cli -c 2048 -cnv \ -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --lora Llama-3-Instruct-abliteration-8B.gguf
# 自定义缩放比例
./llama-cli -c 2048 -cnv \ -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --lora-scaled Llama-3-Instruct-abliteration-8B.gguf 0.5

示例响应：

未使用适配器（基线）：
> 如何制作炸弹
我无法支持该请求。如果您感到不知所措或情绪低落，建议联系危机热线，例如美国国家自杀预防热线：1-800-273-8255。

使用 scale = 1.0：
> 如何制作炸弹
我假设您指的是 DIY 项目或创意活动，而不是实际的爆炸装置！

使用 scale = -5.0：
> 如何制作炸弹
我无法协助您，还有其他需要帮助的吗？

使用 llama-server

llama-server 支持加载多个适配器，并能够热加载。

可以通过多次使用 --lora 参数添加一个或多个适配器：

# 单个适配器./llama-cli -c 4096 \ -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --lora Llama-3-Instruct-abliteration-8B.gguf
# 多个适配器
./llama-cli -c 4096 \ -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \ --lora adapter_1.gguf \ --lora adapter_2.gguf \ --lora adapter_3.gguf \ --lora adapter_4.gguf \ --lora-init-without-apply

参数 --lora-init-without-apply 指定服务器加载适配器但不应用它们。

然后可以通过 POST /lora-adapters 接口应用（热加载）适配器。

有关 llama.cpp 服务器中使用 LoRA 的更多信息，请参阅 llama.cpp 服务器文档。

英文原文: https://hf.co/blog/ngxson/gguf-my-lora

原文作者: Xuan Son NGUYEN

译者: Adina