LoRA微调中的训练日志分析

在LoRA微调过程中，训练日志分析是优化模型性能的关键环节。本文将详细介绍如何通过解析训练日志来监控和调优LoRA微调过程。

核心分析指标

1. 损失值变化趋势：关注训练损失和验证损失的收敛情况
2. 学习率衰减：检查学习率是否按预期下降
3. 梯度范数：监控梯度爆炸或消失问题
4. 评估指标：如BLEU、ROUGE等下游任务性能

日志解析代码示例：

import re
import matplotlib.pyplot as plt

def parse_lora_logs(log_file):
    train_losses = []
    val_losses = []
    learning_rates = []
    
    with open(log_file, 'r') as f:
        for line in f:
            if 'train_loss' in line:
                loss = re.search(r'train_loss: ([\d.]+)', line)
                if loss:
                    train_losses.append(float(loss.group(1)))
            elif 'val_loss' in line:
                loss = re.search(r'val_loss: ([\d.]+)', line)
                if loss:
                    val_losses.append(float(loss.group(1)))
            elif 'learning_rate' in line:
                lr = re.search(r'learning_rate: ([\d.e-]+)', line)
                if lr:
                    learning_rates.append(float(lr.group(1)))
    
    return train_losses, val_losses, learning_rates

关键优化策略：

• 当验证损失开始上升时，及时停止训练以避免过拟合
• 根据损失曲线调整学习率调度策略
• 通过分析梯度范数确定LoRA矩阵的秩设置

这种工程化的方法能显著提升微调效率和模型质量。