基于Adapter的模型在线部署踩坑记录
最近在尝试将基于Adapter微调的LLM模型进行在线部署，整个过程可谓是跌宕起伏。项目背景是为某企业定制化问答系统，采用LoRA+Adapter混合方案进行微调。
部署环境配置
首先需要安装必要的依赖包：
pip install transformers accelerate torch
核心部署代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# 加载基础模型和Adapter权重
model_name = "bert-base-uncased"
adapter_path = "./output/adapter_checkpoint"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 加载Adapter权重
model.load_adapter(adapter_path)
model.set_adapter("default")
# 推理测试
inputs = tokenizer("你好", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
踩坑记录
- 内存溢出问题：初始部署时出现OOM，通过设置
torch.cuda.empty_cache()和调整batch_size解决 - Adapter加载失败：发现需要在模型初始化后立即加载，不能延迟加载
- 推理性能：添加了模型量化方案，推理速度提升约30%
部署建议
建议使用Docker容器化部署，并配置合理的资源限制。
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