Adapter微调中的模型部署优化

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调因其参数效率高、部署灵活的特点成为主流方案。本文将深入探讨Adapter模型的部署优化策略。

Adapter部署架构优化

1. 模型结构优化

# 优化前的Adapter结构
adapter = nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features, 128),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(128, out_features)
)

# 优化后的结构
adapter = nn.Sequential(
    nn.Linear(in_features, 64),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(64, out_features),
    nn.LayerNorm(out_features)
)

2. 动态Adapter加载 使用torch.nn.utils.prune实现动态Adapter切换：

import torch.nn.utils.prune as prune

# 定义pruning规则
prune.l1_unstructured(adapter.linear1, name='weight', amount=0.3)

3. 混合精度部署 针对不同推理场景，采用量化策略：

from torch import amp

class QuantizedAdapter(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.adapter = torch.quantization.quantize_dynamic(
            adapter, {nn.Linear}, dtype=torch.qint8
        )

部署建议：

• 使用ONNX Runtime进行模型转换
• 集成TensorRT加速推理
• 实现Adapter缓存机制，避免重复加载