接着上一篇博客：在Ubuntu上用Llama Factory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory 微调qwen 2.5-CSDN博客
如果需要微调比较大的模型，例如Qwen2.5-32B，那么在两个3090上可能不够用，这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客，直接运行：
llamafactory-cli train examples/train_qlora/qwen_lora.yaml那还是会报错：
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 270.00 MiB. GPU 0 has a total capacity of 47.54 GiB of which 244.94 MiB is free. Including non-PyTorch memory, this process has 47.28 GiB memory in use.
解决方法很多朋友也介绍了：
llamafactory用多卡4090服务器，训练qwen14B大模型时报错GPU显存不足oom（out of memory），已解决_llama factory out of memory-CSDN博客
LLaMA-Factory多机多卡训练_llamafactory多卡训练-CSDN博客
并且Llama Factory的作者也进行了说明：cuda 内存溢出 · Issue #3816 · hiyouga/LLaMA-Factory · GitHub
但是GitHub这里说得比较简略了，具体怎么解决呢，在yaml文件的method那一部分加入：deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json
具体而言，我的yaml文件是这样：
### model
model_name_or_path: /home/ProjectsQuYuNew/Qwen2.5-32B-Instruct
trust_remote_code: true
### method
stage: sft
do_train: true
finetuning_type: lora
lora_rank: 8
lora_target: all
deepspeed: examples/deepspeed/ds_z3_config.json
### dataset
dataset: identity_tpri
template: qwen
cutoff_len: 2048
max_samples: 1000
overwrite_cache: true
preprocessing_num_workers: 16
### output
output_dir: saves/qwen2.5-32b/lora/sft
logging_steps: 10
save_steps: 500
plot_loss: true
overwrite_output_dir: true
### train
per_device_train_batch_size: 1
gradient_accumulation_steps: 8
learning_rate: 1.0e-4
num_train_epochs: 20.0
lr_scheduler_type: cosine
warmup_ratio: 0.1
bf16: true
ddp_timeout: 180000000
### eval
# val_size: 0.1
# per_device_eval_batch_size: 1
# eval_strategy: steps
# eval_steps: 500
然后再运行上面的命令，结果报错：
ImportError: DeepSpeed is not available => install it using `pip3 install deepspeed` or build it from source
这个也很好理解，安装一下deepspeed：
pip install deepspeed结果还是报错：
AssertionError: no_sync context manager is incompatible with gradient partitioning logic of ZeRO stage 3
这里介绍了解决方法：no sync context manager is incompatible with gradientpartitioning logic of ZeRo stage 3_no sync zero3-CSDN博客
其实也很简单，uninstall deepspeed之后安装特定版本的deepspeed即可：
pip install deepspeed==0.15.4然后就可以正常进行微调了：
100%|█████████████████████| 40/40 [1:10:54<00:00, 106.08s/it]
ps：从loss看似乎没训练好，但是总是可以跑了。
另外，发现Llama factory在A6000服务器上还有另外一个问题，直接运行（这个yaml请参考上一篇博客）：
llamafactory-cli chat examples/inference/qwen2_lora.yaml哪怕不加上微调模块，模型输出也是胡说八道（输出乱码）。解决方法是推理的时候只用一块GPU：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/qwen2_lora.yaml但是这时候问题又出来了，一块GPU加上lora模块可能还是显存溢出。解决方法就是将原模型和lora模块合并：
llamafactory-cli export examples/merge_lora/llama3_lora_sft.yaml这里的yaml文件是这样写的：
### Note: DO NOT use quantized model or quantization_bit when merging lora adapters
### model
model_name_or_path: /home/admin90601/ProjectsQuYuNew/Qwen2.5-32B-Instruct
adapter_name_or_path: saves/qwen2.5-32b/lora/sft
template: qwen
finetuning_type: lora
trust_remote_code: true
### export
export_dir: models/qwen2.5-32b_lora_sft
export_size: 2
export_device: auto
export_legacy_format: false
然后再运行：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/qwen2_lora.yaml就可以正常加载了。呵呵呵，这个bug还不知道有什么办法能解决，现在对32B的模型可以这样，72B的就无能为力了。
更新：再记录一个bug，上面merge的yaml文件，export_device如果选auto，在我的服务器上就看不出微调效果，必须填成cpu。不得不说这个bug有点坑！
