Adapter微调中的模型性能评估

Adapter微调中的模型性能评估

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调作为一种高效的参数高效微调方法，其性能评估至关重要。本文将详细介绍如何对Adapter微调后的模型进行系统性评估。

评估指标体系

核心评估指标包括：

• 下游任务准确率：如GLUE基准测试
• 推理速度：每秒token数(TPS)
• 内存占用：显存使用情况
• 微调效率：训练时间与损失收敛曲线

复现步骤

1. 环境准备：

pip install transformers accelerate datasets

2. 模型加载与Adapter配置：

from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
peft_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01
)
model = get_peft_model(model, peft_config)

3. 性能测试：

import torch
from time import time

# 测试推理速度
model.eval()
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
input_text = "Hello world"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
start_time = time()
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
end_time = time()
print(f"推理时间: {end_time - start_time:.2f}秒")

通过上述流程，可全面评估Adapter微调模型的性能表现。