# 保存为 GGUF 将模型保存为 GGUF 的 16 位格式，这样你就可以将其用于 [Unsloth Studio](/docs/zh/xin/studio.md)、Ollama、llama.cpp 等更多工具！ {% tabs %} {% tab title="本地" %} 要保存为 GGUF，请使用下面的方法本地保存： ```python model.save_pretrained_gguf("directory", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m") model.save_pretrained_gguf("directory", tokenizer, quantization_method = "q8_0") model.save_pretrained_gguf("directory", tokenizer, quantization_method = "f16") ``` 推送到 Hugging Face hub： ```python model.push_to_hub_gguf("hf_username/directory", tokenizer, quantization_method = "q4_k_m") model.push_to_hub_gguf("hf_username/directory", tokenizer, quantization_method = "q8_0") ``` 所有受支持的量化选项，适用于 `quantization_method` 如下所示： ```python # https://github.com/ggml-org/llama.cpp/blob/master/examples/quantize/quantize.cpp#L19 ALLOWED_QUANTS = \ { "not_quantized" : "推荐。转换快。推理慢，文件大。", "fast_quantized" : "推荐。转换快。推理尚可，文件大小尚可。", "quantized" : "推荐。转换慢。推理快，文件小。", "f32" : "不推荐。保留 100% 准确率，但超级慢且占用大量内存。", "f16" : "转换最快 + 保留 100% 准确率。慢且占用大量内存。", "q8_0" : "转换快。资源占用高，但通常可接受。", "q4_k_m" : "推荐。对 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量的一半使用 Q6_K，其余使用 Q4_K", "q5_k_m" : "推荐。对 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量的一半使用 Q6_K，其余使用 Q5_K", "q2_k" : "对 attention.wv 和 feed_forward.w2 张量使用 Q4_K，对其他张量使用 Q2_K。", "q3_k_l" : "对 attention.wv、attention.wo 和 feed_forward.w2 张量使用 Q5_K，其余使用 Q3_K", "q3_k_m" : "对 attention.wv、attention.wo 和 feed_forward.w2 张量使用 Q4_K，其余使用 Q3_K", "q3_k_s" : "对所有张量使用 Q3_K", "q4_0" : "原始量化方法，4 位。", "q4_1" : "准确率高于 q4_0，但不如 q5_0。不过推理速度比 q5 模型更快。", "q4_k_s" : "对所有张量使用 Q4_K", "q4_k" : "q4_k_m 的别名", "q5_k" : "q5_k_m 的别名", "q5_0" : "更高的准确率、更高的资源占用和更慢的推理。", "q5_1" : "更高的准确率、资源占用和更慢的推理。", "q5_k_s" : "对所有张量使用 Q5_K", "q6_k" : "对所有张量使用 Q8_K", "iq2_xxs" : "2.06 bpw 量化", "iq2_xs" : "2.31 bpw 量化", "iq3_xxs" : "3.06 bpw 量化", "q3_k_xs" : "3 位超小量化", } ``` {% endtab %} {% tab title="手动保存" %} 先将你的模型保存为 16 位： ```python model.save_pretrained_merged("merged_model", tokenizer, save_method = "merged_16bit",) ``` 然后使用终端执行： {% code overflow="wrap" %} ```bash apt-get update apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py FOLDER --outfile OUTPUT --outtype f16 ``` {% endcode %} 或者按照 中的步骤，使用模型名 "merged\_model" 合并为 GGUF。 {% endtab %} {% endtabs %} ### 在 Unsloth 中运行效果很好，但导出后在其他平台上运行时，结果很差 你有时可能会遇到这样的问题：模型在 Unsloth 上运行并产生良好结果，但当你在 Ollama 或 vLLM 等其他平台上使用它时，结果很差，或者会得到乱码、无限/无穷生成 *或* 重复输出**.** * 这种错误最常见的原因是使用了 **错误的聊天模板****.** 至关重要的是，在 Unsloth 中训练模型时使用的聊天模板，之后在你将其运行于其他框架（如 llama.cpp 或 Ollama）时，也必须使用同样的模板。从已保存模型进行推理时，应用正确的模板非常关键。 * 你必须使用正确的 `eos 令牌`。否则，在较长的生成中你可能会得到乱码。 * 也可能是因为你的推理引擎添加了一个不必要的“序列开头”令牌（或者相反地缺少它），因此请确保同时检查这两个假设！ * **使用我们的对话式笔记本来强制使用聊天模板——这将修复大多数问题。** * Qwen-3 14B 对话式笔记本 [**在 Colab 中打开**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Qwen3_\(14B\)-Reasoning-Conversational.ipynb) * Gemma-3 4B 对话式笔记本 [**在 Colab 中打开**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Gemma3_\(4B\).ipynb) * Llama-3.2 3B 对话式笔记本 [**在 Colab 中打开**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.2_\(1B_and_3B\)-Conversational.ipynb) * Phi-4 14B 对话式笔记本 [**在 Colab 中打开**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Phi_4-Conversational.ipynb) * Mistral v0.3 7B 对话式笔记本 [**在 Colab 中打开**](https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Mistral_v0.3_\(7B\)-Conversational.ipynb) * **更多笔记本请查看我们的** [**笔记本文档**](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/unsloth-notebooks.md) ### 保存为 GGUF / vLLM 16 位时崩溃 你可以通过修改以下参数来尝试降低保存期间的最大 GPU 使用量 `maximum_memory_usage`. 默认值是 `model.save_pretrained(..., maximum_memory_usage = 0.75)`。将其降低到例如 0.5，可使用 GPU 峰值内存的 50% 或更低。这可以减少保存时的 OOM 崩溃。 ### 我如何手动保存为 GGUF？ 首先通过以下方式将你的模型保存为 16 位： {% code overflow="wrap" %} ```python model.save_pretrained_merged("merged_model", tokenizer, save_method = "merged_16bit",) ``` {% endcode %} 像下面这样从源码编译 llama.cpp： {% code overflow="wrap" %} ```bash apt-get update apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON -DLLAMA_CURL=ON cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp ``` {% endcode %} 然后，将模型保存为 F16： ```bash python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py merged_model \ --outfile model-F16.gguf --outtype f16 \ --split-max-size 50G ``` ```bash # 对于 BF16： python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py merged_model \ --outfile model-BF16.gguf --outtype bf16 \ --split-max-size 50G # 对于 Q8_0： python llama.cpp/convert_hf_to_gguf.py merged_model \ --outfile model-Q8_0.gguf --outtype q8_0 \ --split-max-size 50G ``` --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://unsloth.ai/docs/zh/ji-chu/inference-and-deployment/saving-to-gguf.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.