基于LoRA的模型快速迭代流程

基于LoRA的模型快速迭代流程

在大语言模型微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其高效性和低资源消耗而备受青睐。本文将分享一个可复现的LoRA微调流程。

环境准备

pip install transformers accelerate peft datasets torch

核心代码实现

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

# 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"
)

# 加载模型并应用LoRA
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 训练配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora-finetuned",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=1e-4,
    logging_dir="./logs",
)

# 开始训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

关键要点

1. 选择合适的target_modules（如q_proj, v_proj）
2. 调整r值影响微调效果与显存占用
3. 注意保存和加载LoRA权重的方法

此流程可在2080Ti上完成训练，显著提升迭代效率。