LLaMA-Factory项目中如何实现仅保存模型权重而不保存优化器参数

在深度学习模型训练过程中，模型保存是一个关键环节。LLaMA-Factory作为一个基于Hugging Face Transformers的微调框架，提供了灵活的模型保存选项。本文将详细介绍如何在该项目中配置仅保存模型权重而不保存优化器参数的方法。

模型保存的两种模式

在模型训练过程中，通常有两种保存方式：

1. 完整保存：包括模型权重、优化器状态、训练参数等所有信息
2. 仅权重保存：只保留模型参数，不保存优化器状态等其他信息

完整保存方式适用于需要中断后继续训练的场景，而仅权重保存则更适合模型部署和推理场景，可以显著减少存储空间占用。

LLaMA-Factory中的实现方法

在LLaMA-Factory项目中，可以通过设置TrainingArguments的save_only_model参数为True来实现仅保存模型权重：

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./output",
    save_only_model=True,
    # 其他训练参数...
)

这一设置会使得训练过程中只保存模型的权重文件，而不会保存优化器状态、学习率调度器等额外信息。

实际应用场景

仅保存权重的方式特别适合以下场景：

1. 模型部署：当训练完成后需要将模型部署到生产环境时，通常只需要模型权重
2. 存储空间有限：优化器状态等额外信息可能占用大量空间，仅保存权重可显著减少存储需求
3. 模型共享：当需要与他人共享训练好的模型时，通常只需提供权重文件

注意事项

1. 如果后续需要继续训练，则不应使用此选项，因为缺少优化器状态会导致无法正确恢复训练
2. 仅保存权重时，无法使用"resume_from_checkpoint"功能
3. 保存的模型文件格式通常为.bin或.safetensors，具体取决于配置

通过合理使用这一功能，可以在LLaMA-Factory项目中实现更高效的模型保存和管理。