问题分析

根据您提供的代码和描述，问题的核心在于执行量化操作时出现了 503 错误。以下是可能的原因及解决方案：

1. 硬件资源不足

• 原因：qwen1half_7b_chat 模型的微调和量化需要较高的显存支持。即使使用 A10 GPU（24 GB 显存），在量化过程中可能会因为显存不足导致失败。
• 解决方案：
  1. 检查显存占用：在终端运行以下命令，确认当前 GPU 的显存使用情况：

     nvidia-smi
     

     如果显存接近满载，建议释放其他进程或重启环境。

  2. 降低量化精度：尝试将 --quant_bits 参数从 4 调整为 8，以减少显存需求：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
     --ckpt_dir {best_model_checkpoint} \
     --quant_bits 8 --quant_method awq \
     --merge_lora true
     

2. 量化方法不兼容

• 原因：awq 是一种高效的量化方法，但并非所有模型都完全支持该方法。如果 qwen1half_7b_chat 模型未经过适配，可能会导致量化失败。
• 解决方案：
  1. 更换量化方法：尝试使用更通用的量化方法，例如 gptq 或 bitsandbytes：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
     --ckpt_dir {best_model_checkpoint} \
     --quant_bits 4 --quant_method gptq \
     --merge_lora true
     

  2. 验证模型支持：确保 qwen1half_7b_chat 模型支持 awq 方法。如果不支持，建议参考官方文档或联系技术支持。

3. LoRA 合并失败

• 原因：--merge_lora true 参数用于合并 LoRA 权重。如果 LoRA 微调后的权重文件损坏或格式不正确，可能导致合并失败。
• 解决方案：
  1. 检查 LoRA 权重：确认 best_model_checkpoint 路径下是否存在完整的 LoRA 权重文件（如 adapter_model.bin）。
  2. 禁用 LoRA 合并：暂时关闭 LoRA 合并功能，单独测试量化是否成功：

     CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
     --ckpt_dir {best_model_checkpoint} \
     --quant_bits 4 --quant_method awq
     

4. Swift 工具链版本问题

• 原因：swift 工具链可能存在版本兼容性问题，导致量化操作失败。
• 解决方案：
  1. 升级 Swift 工具链：确保使用最新版本的 swift 工具链。可以通过以下命令更新：

     pip install --upgrade ms-swift
     

  2. 检查日志信息：查看终端输出的完整错误日志，定位具体的失败原因。

5. 数据集或超参数配置问题

• 原因：微调过程中使用的数据集或超参数配置可能存在问题，导致生成的模型权重文件不完整或异常。
• 解决方案：
  1. 验证数据集：确保 ms_bench_mini 数据集格式正确，并且与 qwen1half_7b_chat 模型兼容。
  2. 调整超参数：尝试降低 max_length 或 train_dataset_sample 参数值，以减少显存占用：

     sft_args = SftArguments(
         model_type=ModelType.qwen1half_7b_chat,
         dataset=[DatasetName.ms_bench_mini],
         train_dataset_sample=500,  # 减少样本数量
         max_length=1024,           # 减少最大长度
         learning_rate=5e-5,
         warmup_ratio=0.4,
         output_dir='output',
         lora_target_modules=['ALL'],
         self_cognition_sample=500,
         model_name=['小黄', 'Xiao Huang'],
         model_author=['魔搭', 'ModelScope']
     )
     

6. 其他注意事项

• 显卡驱动版本：确保 GPU 驱动和 CUDA 版本与 swift 工具链兼容。建议使用 CUDA 11.7 或更高版本。
• 模型加载方式：如果模型权重过大，可以尝试使用 load_in_4bit 参数加载模型，以减少显存占用。

总结

通过上述分析，您可以按照以下步骤逐步排查问题： 1. 检查显存占用，必要时降低量化精度或减少超参数规模。 2. 更换量化方法或禁用 LoRA 合并功能，验证是否为工具链或权重文件问题。 3. 确保数据集和超参数配置正确，并升级 swift 工具链至最新版本。

如果问题仍未解决，请提供完整的错误日志以便进一步分析。