LoRA微调中的超参数搜索算法

LoRA微调中的超参数搜索算法

在LLM微调工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种高效的参数高效微调方法，其性能很大程度上依赖于关键超参数的优化。本文将介绍如何通过贝叶斯优化算法实现LoRA超参数的自动搜索。

核心超参数

在LoRA微调中，主要需要优化的超参数包括：

• r（rank）：低秩矩阵的维度
• alpha：缩放因子，通常设置为r或r/2
• learning_rate：学习率

贝叶斯优化实现

import optuna
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments
import torch

def objective(trial):
    # 定义搜索空间
    r = trial.suggest_int('r', 4, 64)
    alpha = trial.suggest_int('alpha', 4, 64)
    learning_rate = trial.suggest_float('learning_rate', 1e-5, 1e-3, log=True)
    
    # 配置LoRA参数
    peft_config = LoraConfig(
        r=r,
        lora_alpha=alpha,
        target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
        lora_dropout=0.1,
        bias='none'
    )
    
    # 训练配置
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir='./lora_output',
        learning_rate=learning_rate,
        per_device_train_batch_size=4,
        num_train_epochs=3,
        logging_strategy='steps',
        logging_steps=10,
        save_strategy='no'
    )
    
    # 执行训练
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=train_dataset,
        peft_config=peft_config
    )
    
    # 返回验证集损失
    return trainer.evaluate()['eval_loss']

# 启动优化
study = optuna.create_study(direction='minimize')
study.optimize(objective, n_trials=50)

实践建议

1. 建议先在小规模数据集上进行快速搜索
2. 可结合网格搜索与贝叶斯优化的混合策略
3. 注意保存不同配置下的模型权重以备回溯

此方法可有效提升LoRA微调的工程效率，适合在实际项目中直接应用。