LLM微调中的模型性能监控体系

在LLM微调过程中，模型性能监控是确保训练稳定性和效果的关键环节。本文将对比LoRA和Adapter两种微调方案的性能监控实践。

LoRA微调监控方案 使用peft库实现LoRA微调时，可通过以下方式监控性能：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import Trainer

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none"
)

# 在训练过程中记录loss和学习率
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    callbacks=[LogCallback()]
)

Adapter微调监控方案 Adapter微调可使用以下监控方式：

from adapter import AdapterConfig, get_adapter_model

adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_size=64,
    adapter_dropout=0.1,
    non_linearity="relu"
)
model = get_adapter_model(model, adapter_config)

性能对比

• LoRA：参数量小，训练效率高，适合资源受限场景
• Adapter：可插拔性强，便于快速切换不同适配器

两种方案均建议使用TensorBoard进行实时监控，记录loss、学习率等关键指标。

可复现步骤：

1. 准备数据集
2. 选择微调方案（LoRA/Adapter）
3. 配置训练参数
4. 启动训练并监控性能
5. 分析结果并调整参数