LLM微调架构升级：从单机到分布式训练的演进路径

LLM微调架构升级：从单机到分布式训练的演进路径

随着大语言模型规模的不断增大，传统的单机微调方式已无法满足实际需求。本文将分享我们在LLM微调工程化实践中的架构演进之路，重点介绍从单机到分布式训练的技术升级路径。

单机微调的局限性

在项目初期，我们采用单机训练方案，使用LoRA微调技术进行模型定制化。通过以下代码实现基础微调流程：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

分布式训练架构演进

为了应对更大规模的训练需求，我们逐步升级为分布式训练架构。采用以下方案：

1. 数据并行：使用HuggingFace Accelerate库进行多GPU训练
2. 模型并行：通过Deepspeed实现ZeRO优化
3. LoRA分布式适配：保持LoRA参数独立，跨节点同步梯度

核心代码示例

from accelerate import Accelerator
import torch.nn.parallel as DP

accelerator = Accelerator()
model, optimizer, train_dataloader = accelerator.prepare(
    model, optimizer, train_dataloader
)

通过这套架构升级，我们成功将训练效率提升了3倍，并实现了模型的稳定分布式微调。

总结

从单机到分布式，微调架构的演进不仅提升了训练效率，更为大规模定制化模型提供了技术保障。