LLM微调工程化流程：从训练到部署

LLM微调工程化流程：从训练到部署

在大语言模型定制化开发中，LoRA（Low-Rank Adaptation）和Adapter微调方案已成为主流实践。本文将分享一个完整的工程化微调流程。

LoRA微调实现

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import LlamaForCausalLM

# 加载基础模型
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("llama-7b")

# 应用LoRA配置
class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, r=4):
        super().__init__()
        self.r = r
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(in_dim, r))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(r, out_dim))
        
    def forward(self, x):
        return x + self.lora_B @ self.lora_A

# 为指定层添加LoRA适配器
for name, module in model.named_modules():
    if 'q_proj' in name or 'v_proj' in name:
        module.weight.data = module.weight.data + LoRALayer(module.in_features, module.out_features).weight.data

Adapter微调配置

# Adapter层实现
class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, bottleneck_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, bottleneck_size)
        self.up_proj = nn.Linear(bottleneck_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

# 应用于Transformer层
for name, module in model.named_modules():
    if hasattr(module, 'attn'):
        adapter = Adapter(2048)  # LLaMA hidden_size
        module.adapter = adapter

部署流程

1. 模型合并：使用peft库将LoRA权重与基础模型合并
2. 模型量化：通过bitsandbytes进行4-bit量化
3. API封装：基于FastAPI构建推理服务

该方案确保了微调过程的可复现性，同时兼顾了部署效率。