llama-factory是一个用于深度学习模型开发和训练的开源库，它提供了各种工具和功能来简化模型开发的流程。在llama-factory中，llm和lora是两种常用的模型类型，它们分别代表了不同的深度学习模型架构。

要合并llm和lora模型，首先需要确保它们具有相同的输入和输出形状。然后可以使用llama-factory提供的模型合并工具来将它们合并成一个新的模型。在合并的过程中，需要考虑到每个模型的权重和参数，确保它们能够正确地融合在一起。 一旦模型合并完成，就可以使用llama-factory提供的模型保存功能将新模型保存到硬盘上。保存模型时，可以选择不同的格式和配置来满足不同的需求，比如选择不同的压缩算法或者保存为不同的文件类型。保存模型的同时，还可以保存模型的元数据和其他相关信息，以便在以后能够方便地加载和使用模型。    以上就是本篇文章【LLM-分布式训练工具（一）：DeepSpeed【微软】【大模型分布式训练工具，实现ZeRO并行训练算法】【zero3配置将模型参数切分后分配到不同的显卡中，突破单张显卡容量不足以加载模型参数的限制】】的全部内容了，欢迎阅览 ！ 文章地址：http://w.yusign.com/quote/7037.html 
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