基于LoRA的模型部署流程

基于LoRA的模型部署流程踩坑记录

最近在实践LoRA微调后的模型部署，踩了不少坑，分享一下完整的部署流程。

环境准备

pip install transformers accelerate peft

核心代码实现

from peft import PeftModel, LoraConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载基础模型和tokenizer
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "path/to/base/model",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("path/to/base/model")

# 加载LoRA权重
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "path/to/lora/weights")
model.eval()

关键问题记录

1. 显存溢出：使用torch_dtype=torch.float16和device_map="auto"避免OOM
2. 推理速度慢：部署时需要使用model.merge_and_unload()合并权重后推理
3. tokenizer不兼容：确保基础模型和LoRA权重使用相同的tokenizer

部署建议

推荐使用FastAPI封装接口，配合Docker容器化部署，避免环境依赖问题。