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cybercat-lora

Name: cybercat-lora
Availability: InStock

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CyberCat — GPT-OSS 20B QLoRA GGUF 微调工程

基于 llama.cpp 的 GGUF 模型微调项目，支持 4-bit MXFP4 量化。

环境

组件	规格
GPU	RTX 5070 Ti Laptop (12GB VRAM)
CPU	Intel Core i9-13900HX
RAM	32GB
OS	Windows 11

安装

pip install -r requirements.txt

如果需要 GPU 加速推理，确保 CUDA 工具链已安装，llama-cpp-python 会自动编译 CUDA 支持。

项目结构

C:\cybercat\
├── config.py              # 全局配置（GGUF 路径、超参数）
├── train.py               # 训练（调用 llama-finetune）
├── continue_train.py      # 继续训练
├── evaluate.py            # 评估（llama-cpp-python 推理）
├── merge_lora.py          # LoRA 合并
├── requirements.txt
├── README.md
├── model/                 # GGUF 模型文件目录
├── dataset/               # 训练数据 (train.jsonl)
├── lora/                  # LoRA 输出目录
└── logs/                  # 评估日志

使用流程

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 下载 llama-finetune

从 llama.cpp Releases 下载 llama-finetune (或 llama-train) 可执行文件，放入项目目录。

3. 配置

编辑 config.py，确认 GGUF_MODEL_PATH 指向你的 GGUF 文件。

4. 训练

python train.py

5. 继续训练

python continue_train.py

6. 评估

python evaluate.py

结果保存到 logs/evaluate.txt。

7. 合并 LoRA

python merge_lora.py

数据格式

dataset/train.jsonl 使用 messages 格式：

{"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "assistant", "content": "你好！"}]}

配置说明

关键参数（config.py）：

参数	默认	说明
GGUF_MODEL_PATH	model/*.gguf	GGUF 模型路径
N_GPU_LAYERS	-1	GPU 加速层数（-1=全GPU，0=纯CPU）
N_CTX	2048	上下文长度
LORA_R	16	LoRA 秩
LORA_ALPHA	32	LoRA alpha

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