LoRA微调中的超参数调优工具

在LLM微调工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）作为高效的微调方案被广泛采用。然而，超参数调优仍是影响模型性能的关键环节。

核心超参数：

• rank（秩）：控制低秩矩阵的维度，通常在8-128间
• alpha（缩放因子）：控制LoRA权重的缩放比例
• dropout：防止过拟合的丢弃率

调优工具实现：

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

# 基础配置
config = LoraConfig(
    r=32,          # 秩
    lora_alpha=64,  # 缩放因子
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
model = get_peft_model(model, config)

自动化调优策略：使用Ray Tune进行批量实验

pip install ray[tune]

通过设置参数搜索空间，可以自动寻找最优配置。例如在LoRA秩和alpha上进行网格搜索，结合验证集性能评估，实现工程化部署。

可复现步骤：

1. 准备训练数据集
2. 定义LoRA配置参数
3. 使用Ray Tune运行多个实验
4. 选择验证集性能最佳的配置