LoRA微调中的超参数优化

在LLM微调工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。然而，超参数优化对LoRA效果至关重要。

核心超参数分析

• r值（秩）：通常设置为8-64，r值过小影响表达能力，过大则失去参数效率优势。
• alpha值：控制LoRA权重缩放因子，建议范围[8, 32]。
• dropout：推荐0.1-0.5，防止过拟合。

优化步骤

# 基础LoRA配置
from peft import LoraConfig
config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

超参数搜索策略：使用网格搜索或贝叶斯优化，以验证集性能为评估指标。建议先固定r值，然后调整alpha和dropout组合。

工程化建议：在生产环境中，可建立超参数配置库，支持快速切换不同任务的最优配置。