scripts/vllm_infer.py 是 LLaMA-Factory 团队用于批量推理（inference）的脚本，基于 vLLM 引擎，支持高效的并行推理。它可以对一个数据集批量生成模型输出，并保存为 JSONL 文件，适合大规模评测和自动化测试。

一、 环境准备

激活LLaMaFactory环境，进入LLaMaFactory目录

cd LLaMA-Factory

conda activate llamafactory

已安装 vLLM

你需要先安装 vLLM（https://github.com/vllm-project/vllm），否则脚本无法运行。

   pip install vllm

已安装 fire

该脚本用 fire 作为命令行参数解析器。

   pip install fire

准备好模型和数据集

讲待推理文件放到LLaMA-Factory/data目录下

修改dataset_info.json文件

二、如何用 vLLM 正确加载 LoRA/adapter 微调模型进行批量推理？

1. 指定主模型和 adapter

vLLM 支持加载主模型+adapter（LoRA）权重。你需要：

• --model_name_or_path 指向主模型目录（如 /root/.cache/modelscope/hub/models/XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCoder-3B-2504）

• --adapter_name_or_path 指向adapter目录（如 /root/LLaMA-Factory/output/qwencoder-sft）

2. 命令

python scripts/vllm_infer.py \
  --model_name_or_path /root/.cache/modelscope/hub/models/XGenerationLab/XiYanSQL-QwenCoder-3B-2504 \
  --adapter_name_or_path /root/LLaMA-Factory/output/qwencoder-sft \
  --dataset merged_1000_for_infer.json \
  --dataset_dir data \
  --template qwen \
  --save_name code_train_10k_predictions.jsonl \
  --max_new_tokens 256

3. 运行效果