基于Adapter的模型自动化测试

基于Adapter的模型自动化测试踩坑记录

最近在尝试基于Adapter的LLM微调方案时，发现自动化测试环节遇到了不少坑。分享一下我的踩坑经历。

背景

使用LoRA+Adapter混合方案进行模型微调，需要建立完整的自动化测试流程来验证微调效果。

问题一：Adapter层初始化不一致

# 错误写法
adapter = Adapter(config)
# 直接使用默认初始化

# 正确做法
adapter = Adapter(config)
adapter.reset_parameters()  # 手动重置参数

问题二：测试数据集构建

测试时发现，如果直接用训练集做测试会导致过拟合。应该建立独立的测试集：

# 创建测试数据集
train_dataset = load_dataset('train')
test_dataset = train_dataset.select(range(1000, 2000))

问题三：性能监控缺失

没有监控Adapter层的梯度变化，导致训练不稳定。建议添加梯度检查点：

# 添加梯度监控
for name, param in model.named_parameters():
    if 'adapter' in name:
        param.register_hook(lambda grad: print(f'{name} grad norm: {grad.norm()}'))

最终通过这些调整，终于建立了稳定可靠的Adapter自动化测试流程。