在之前的的文章《打造自己的大模型｜01篇LLaMA-Factory微调Llama3和其占用资源分析》，我们通过训练了9.5小时，完成了Llama3-8B-Instruct的LoRA微调训练。
本篇文章，我们将继续利用LLaMA-Factory，进行大模型的评测和导出。
训练文件保存的文件夹
保存在默认的文件夹位置，主要文件有：adapter_model.safetensors，保存着LoRA微调Adapter层的权重参数。
加载Adapter参数并对话
选择适配器路径，点击Chat，加载LoRA的Adapter层参数：
对话结果，现在回答默认都是中文了。但是存在一些数据污染，将自己识别成Google创造出来的了：
评测微调的大模型
一般微调之后的大模型，我们都需要评估他的性能，和是否满足我们测试数据集和业务的目标。
利用LLaMA-Factory可视化页面上的，Evaluate&Predict页面，选择的测试数据集是另一个中文语料，alpaca_gpt4_zh：
占用的显存大小和运行时间：
设置了Batch-Size=2的原因，占用的显存空间会比较大。
总体的运行时间是2小时。
评测的结果保存：
合并导出微调的大模型
将我们的基座大模型Llama3-8B-Instruct和微调的Adapter层参数合并，并导出：
如果采用cuda导出模型，则需要大量的显存，24GB显存的A100单卡上运行，会出现OOM，内存溢出的问题。
所以我们需要选择CPU导出。
导出的结果和文件夹内容，和基座大模型的文件一致：
直接对话合并导出的大模型
对话结果，效果与加载Adapter参数的相似：
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