llamafactory微调效果与vllm部署效果不一致如何解决

在llamafactory框架训练好模型之后,自测chat时模型效果不错,但是部署到vllm模型上效果却很差

这实际上是因为llamafactory微调时与vllm部署时的对话模板不一致导致的。

对应的llamafactory的代码为

而vllm启动时会采用大模型自己本身设置的对话模板信息

那么要让两个对话模板一致该如何解决呢?

在上面的template.py同级目录下写入代码,将json格式的对话模板转成jinja格式

python 复制代码
# mytest.py
import sys
import os

# 将项目根目录添加到 Python 路径
root_dir = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))))
sys.path.append(root_dir)

from llamafactory.data.template import TEMPLATES
from transformers import AutoTokenizer

# 1. 初始化分词器(任意支持的分词器均可)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/model/Qwen/Qwen2.5-VL-3B-Instruct")

# 2. 获取模板对象
template_name = "qwen"  # 替换为你需要查看的模板名称
template = TEMPLATES[template_name]

# 3. 修复分词器的 Jinja 模板
template.fix_jinja_template(tokenizer)

# 4. 直接输出模板的 Jinja 格式
print("=" * 40)
print(f"Template [{template_name}] 的 Jinja 格式:")
print("=" * 40)
print(tokenizer.chat_template)

运行上面的代码之后就会得到jinja格式的对话模板,将它存放进chat-template.jinja

python 复制代码
{%- if tools %}
    {{- '<|im_start|>system\n' }}
    {%- if messages[0]['role'] == 'system' %}
        {{- messages[0]['content'] }}
    {%- else %}
        {{- 'You are a helpful assistant.' }}
    {%- endif %}
    {{- "\n\n# Tools\n\nYou may call one or more functions to assist with the user query.\n\nYou are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags:\n<tools>" }}
    {%- for tool in tools %}
        {{- "\n" }}
        {{- tool | tojson }}
    {%- endfor %}
    {{- "\n</tools>\n\nFor each function call, return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags:\n<tool_call>\n{\"name\": <function-name>, \"arguments\": <args-json-object>}\n</tool_call><|im_end|>\n" }}
{%- else %}
    {%- if messages[0]['role'] == 'system' %}
        {{- '<|im_start|>system\n' + messages[0]['content'] + '<|im_end|>\n' }}
    {%- else %}
        {{- '<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|>\n' }}
    {%- endif %}
{%- endif %}
{%- for message in messages %}
    {%- if (message.role == "user") or (message.role == "system" and not loop.first) or (message.role == "assistant" and not message.tool_calls) %}
        {{- '<|im_start|>' + message.role + '\n' + message.content + '<|im_end|>' + '\n' }}
    {%- elif message.role == "assistant" %}
        {{- '<|im_start|>' + message.role }}
        {%- if message.content %}
            {{- '\n' + message.content }}
        {%- endif %}
        {%- for tool_call in message.tool_calls %}
            {%- if tool_call.function is defined %}
                {%- set tool_call = tool_call.function %}
            {%- endif %}
            {{- '\n<tool_call>\n{"name": "' }}
            {{- tool_call.name }}
            {{- '", "arguments": ' }}
            {{- tool_call.arguments | tojson }}
            {{- '}\n</tool_call>' }}
        {%- endfor %}
        {{- '<|im_end|>\n' }}
    {%- elif message.role == "tool" %}
        {%- if (loop.index0 == 0) or (messages[loop.index0 - 1].role != "tool") %}
            {{- '<|im_start|>user' }}
        {%- endif %}
        {{- '\n<tool_response>\n' }}
        {{- message.content }}
        {{- '\n</tool_response>' }}
        {%- if loop.last or (messages[loop.index0 + 1].role != "tool") %}
            {{- '<|im_end|>\n' }}
        {%- endif %}
    {%- endif %}
{%- endfor %}
{%- if add_generation_prompt %}
    {{- '<|im_start|>assistant\n' }}
{%- endif %}

启动vllm推理框架时

python 复制代码
vllm serve model(模型)--chat-template ./path-to-chat-template.jinja(jinja对话模板地址)
相关推荐
唐叔在学习4 分钟前
Python自动化指令进阶:UAC提权
后端·python
旺仔小拳头..5 分钟前
Java ---变量、常量、类型转换、默认值、重载、标识符、输入输出、访问修饰符、泛型、迭代器
java·开发语言·python
lsx20240623 分钟前
Vue3 自定义指令
开发语言
牛奔32 分钟前
Go语言中结构体转Map优雅实现
开发语言·后端·macos·golang·xcode
wujj_whut36 分钟前
【Conda实战】从0到1:虚拟环境创建、多Python版本管理与环境切换全指南
开发语言·python·conda
蜗牛^^O^38 分钟前
java中的JUC
java·开发语言
张心独酌39 分钟前
Rust新手练习案例库- rust-learning-example
开发语言·后端·rust
geoqiye40 分钟前
2026官方认证:贵阳宠物行业短视频运营TOP5评测
大数据·python·宠物
龙腾AI白云1 小时前
AI智能体搭建(3)深度搜索智能体如何搭建与设计 Agent#智能体搭建#多智能体#VLA#大模型
python·django·virtualenv·scikit-learn·tornado
海棠AI实验室1 小时前
第十一章 错误处理体系:异常分层与可恢复策略
python·异常处理