本文记录了在使用LoRA微调后的Qwen模型时的两种启动方式，一种是原始模型+LoRA模型，一种是将两个模型合并保存后再调用的方式。

LoRA模型的启动方式

LoRA模型可以通过peft包中的AutoPeftModelForCausalLM进行加载：

from peft import AutoPeftModelForCausalLM

# 设置LoRA微调后的模型存储路径（checkpoint）
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained("/home/<用户名>/nlp/Qwen/finetune/output_qwen_medical/checkpoint-1000/", device_map='auto',trust_remote_code=True).eval()

LoRA模型加载完毕还是需要transformers里面的AutoTokenizer：

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/<用户名>/nlp/Qwen/model/qwen/Qwen-1_8B-Chat", trust_remote_code=True)

然后再调model的chat方法即可：

# 第一轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "....", history =None)
print(response)

以合并LoRA模型与原始模型的参数方式加载

保存模型参数：

# 可以将LoRA参数与原始参数合并加载
from peft import AutoPeftModelForCausalLM
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
    "/home/renjintao/nlp/Qwen/finetune/output_qwen_medical/checkpoint-1000/",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
).eval()

merged_model = model.merge_and_unload()

# 保存合并模型
merged_model.save_pretrained("/home/renjintao/nlp/Qwen/model/qwen/qwen_1_8B_lora_medical")

保存tokenizer相关的配置：

# 还需要保存tokenizer相关的配置
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "/home/renjintao/nlp/Qwen/finetune/output_qwen_medical/checkpoint-1000/",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer.save_pretrained("/home/renjintao/nlp/Qwen/model/qwen/qwen_1_8B_lora_medical")

以常规方式调用模型：

# 接下来就可以使用常规方式进行调用
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
model_path = './model/qwen/qwen_1_8B_lora_medical'
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True)
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,device_map="auto",trust_remote_code=True)
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True)

对话试试：

query = '今天有点流脓应该是正常情况吧？我涂了碘酊应该没问题吧？'
response, history = model.chat(tokenizer, query, history=None,)
print(response)

已经成功启动微调后的模型：