D:\ai_tools\xiazai\Qwen2.5-3B-Instruct-merge

时间: 2025-07-09 16:54:51 浏览: 11
<think>好的,我现在需要帮助用户查询Qwen2.5-3B-Instruct-merge模型的下载路径或文件位置。根据用户提供的引用内容,我需要先看看现有的引用里是否有直接相关的信息。 首先看引用[1],里面提到了两种下载方法,一种是使用modelscope命令,另一种是huggingface-cli。不过这里提到的模型是Qwen2.5-1.5B-Instruct,而不是用户问的3B版本。但可能路径结构相似,只是模型名称不同。比如,用户可能需要将命令中的模型名称替换为Qwen2.5-3B-Instruct-merge,然后下载路径也会相应改变。 引用[2]提到了Qwen2.5-7B-Instruct的微调,但同样不是3B版本。引用[3]则涉及Qwen2.5-VL-7B-Instruct的微调,使用LLaMA-Factory。这些信息可能帮助不大,但用户可能需要知道如何调整命令中的模型名称。 接下来,用户需要的是Qwen2.5-3B-Instruct-merge的下载路径或文件位置。根据引用[1],模型通常存放在用户指定的本地目录中,例如your_path/Qwen2.5-1.5B-Instruct。因此,用户可以替换模型名称和路径为对应的3B版本。例如,使用modelscope下载时,命令可能是: modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-merge --local_dir your_path/Qwen2.5-3B-Instruct-merge 同样,huggingface-cli的命令也类似: huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-merge --local-dir your_path/Qwen2.5-3B-Instruct-merge 需要注意的是,用户需要确认该模型是否存在于ModelScope或Hugging Face的仓库中。如果该模型是用户自己合并的(例如通过merge-lora操作),则文件位置可能在微调后的输出目录中,如引用[2]中的output/vx-xxx/checkpoint-xxx。这种情况下,用户需要根据自己微调时设置的输出路径来查找。 此外,如果用户使用LLaMA-Factory进行微调,如引用[3]所述,可能需要检查webui中设置的数据集和输出目录。但具体路径可能因配置而异,需要用户根据实际情况调整。 总结下来,用户可能需要根据现有命令调整模型名称,并确认模型是否存在官方仓库中。如果模型是自定义合并的,则需要检查微调或合并时指定的输出目录。同时,提醒用户注意模型名称的正确性,以及下载速度的问题,推荐使用ModelScope加速下载。</think>### 关于Qwen2.5-3B-Instruct-merge的下载路径与文件位置 根据提供的引用信息,以下是具体操作步骤: 1. **使用ModelScope下载** 若需下载`Qwen2.5-3B-Instruct-merge`模型,可参考引用[1]的格式调整命令: ```bash modelscope download --model Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-merge --local_dir your_path/Qwen2.5-3B-Instruct-merge ``` 其中`your_path`需替换为自定义本地存储路径,例如`/home/user/models/`。下载后的文件将保存在此路径下[^1]。 2. **使用Hugging Face下载** 若模型已上传至Hugging Face仓库,可运行: ```bash huggingface-cli download --resume-download Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-merge --local-dir your_path/Qwen2.5-3B-Instruct-merge ``` 此命令同样需要指定本地存储路径`your_path`[^1]。 3. **合并模型文件的位置** 如果该模型是通过LoRA微调后合并生成的(如引用[2]所述),合并后的文件默认保存在微调时设置的输出目录中,例如: ```bash output/vx-xxx/checkpoint-xxx ``` 需根据实际训练配置检查`output`目录下的具体子文件夹[^2]。 4. **LLaMA-Factory相关路径** 若使用LLaMA-Factory进行微调(引用[3]),需通过WebUI确认数据集定义和模型输出路径,通常位于: ```bash ~/.cache/llamafactory/models/Qwen2.5-3B-Instruct-merge ``` 具体路径可能因系统环境而异[^3]。 --- ###
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import paramiko,re,time from datetime import datetime from config01 import userlist,x_xml from threading import Thread import threading class SW(): def __init__(self): self.ssh=paramiko.SSHClient() self.ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) self.ssh.connect(hostname="192.168.100.1",port=22,username="python", password="Huawei@123",allow_agent=False,look_for_keys=False) self.vty=self.ssh.invoke_shell() print("ssh 连接成功") self.send_com("screen-length 0 temporary") def send_com(self,com): self.vty.send(com+"\n") time.sleep(2) return self.vty.recv(65535).decode("utf-8") def jhjzt(self): while True: p_list=[] for i in userlist.keys(): pat=self.send_com(userlist[i]["com"]) res = re.compile(userlist[i]["re"]).findall(pat) if i =="fan":res =res if res else "all fan are faulty" p_list.append(f"{i}:{res}") with open(r"E:\PYTHON\tets011", 'w') as f: f.write(pat) print("\n".join(p_list)) time.sleep(60*5) def xiazai(self): while True: with paramiko.Transport(("192.168.100.1",22)) as t : t.connect(username="python",password="Huawei@123") sftp= paramiko.SFTPClient.from_transport(t) sftp.get("/vrpcfg.zip", f"{datetime.now().strftime('%Y_%d_%m_%H_%M_%S')}_X_T1_AGG1.zip") print("下载成功") time.sleep(60*60*24) def binfa(self): Thread(target=self.jhjzt).start() Thread(target=self.xiazai).start() file_lock = threading.Lock() def write_file(data, file_path): with file_lock: # 获取锁 try: with open(file_path, 'w') as f: f.write(data) except PermissionError as e: print(f"权限错误: {e}") # 添加重试逻辑(见步骤3) if __name__ == '__main__': SW().binfa()logbuffer显示这个 Info: Slave board is not ready.

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