ModelScopeLora的权重在哪里加载进去？

在使用ModelScopeLora进行权重加载时，通常需要通过特定的配置参数来指定LoRA（Low-Rank Adaptation）相关的权重路径和设置。根据知识库中的相关资料，以下是详细的解答：

1. LoRA权重加载的关键配置

在训练或推理过程中，LoRA权重的加载可以通过以下参数进行配置： - lora_dim：指定LoRA的维度。当lora_dim > 0时，启用LoRA轻量化训练或推理。 - lora_alpha：指定LoRA的缩放权重，仅在lora_dim > 0时生效。 - load_in_4bit 和 load_in_8bit：控制模型是否以4-bit或8-bit精度加载，结合LoRA使用时可以进一步优化显存占用。

如果需要加载预训练的LoRA权重，通常需要在模型配置中明确指定权重文件的路径。例如，在使用PAI平台时，可以通过挂载NAS或OSS存储卷的方式，将LoRA权重文件加载到模型运行环境中。

2. 权重加载的具体步骤

以下是基于知识库中提供的实践方法，加载ModelScopeLora权重的详细步骤：

步骤一：准备LoRA权重文件

• 确保LoRA权重文件已准备好，并上传至支持的存储系统（如OSS或NAS）。
• 记录权重文件的存储路径，例如/models/Qwen1.5-4B-Chat/lora_weights。

步骤二：配置存储卷

• 在ACK集群中创建存储卷PV（Persistent Volume）和PVC（Persistent Volume Claim），用于挂载LoRA权重文件。

• 示例PV配置： | 配置项 | 说明 | |--------------|-------------------------------------------| | 存储卷类型 | OSS | | 名称 | lora-model | | Bucket ID | 选择存放LoRA权重的OSS Bucket | | OSS Path | 指定LoRA权重文件路径，如/models/Qwen1.5-4B-Chat/lora_weights |

• 示例PVC配置： | 配置项 | 说明 | |--------------|-------------------------------------------| | 存储声明类型 | OSS | | 名称 | lora-model | | 分配模式 | 选择已有存储卷 | | 已有存储卷 | 选择上述创建的PV |

步骤三：修改模型加载参数

• 在部署推理服务或训练任务时，通过命令行参数或配置文件指定LoRA权重路径。例如：

  python cli_demo.py -c /workspace/qwen-7b-chat --lora-path /model/Qwen1.5-4B-Chat/lora_weights
  

• 如果使用vLLM或Triton等推理框架，可以在配置文件中添加LoRA相关参数。例如：

  {
  "model": "/model/Qwen1.5-4B-Chat",
  "lora_path": "/model/Qwen1.5-4B-Chat/lora_weights",
  "trust_remote_code": "true"
  }
  

3. 重要提醒

• 硬件要求：LoRA训练或推理对显存的需求较高，建议使用A10及以上型号的GPU。如果使用T4 GPU，需注意其显存限制，并适当调整max_model_len和dtype参数。
• 兼容性检查：确保LoRA权重与基础模型版本一致，否则可能导致加载失败或推理结果异常。

通过以上步骤，您可以成功加载ModelScopeLora的权重并应用于通义千问模型的训练或推理任务中。