LLM微调工程化：构建可复用的训练模板

在LLM微调工程化实践中，构建可复用的训练模板是提升效率的关键。本文将分享一个基于LoRA和Adapter的工程化方案。

核心思路：通过抽象化训练流程，将微调过程封装为可配置的模块。以LoRA为例，我们定义了如下结构：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
import torch

# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 应用LoRA到模型
model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter方案：对于Adapter，我们同样采用模块化设计，通过配置文件管理不同层的Adapter结构。

工程实践：

1. 创建train_template.py封装基础训练逻辑
2. 使用config.yaml管理超参数和模块配置
3. 通过trainer.py统一处理数据加载、训练循环和模型保存

这种模板化方案使得我们在不同业务场景下只需修改配置文件，即可快速复用训练流程，大大提升了工程效率。