LLM微调中的模型训练监控系统

在LLM微调工程化实践中，模型训练监控系统是确保微调效果的关键环节。本文将对比两种主流的LoRA微调方案——基于HuggingFace Transformers的实现和基于PEFT库的Adapter方法。

LoRA微调监控方案

方案一：HuggingFace Transformers + TensorBoard

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

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, peft_config)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetuned",
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    report_to=["tensorboard"]
)

方案二：PEFT + 自定义监控系统

from peft import PeftModel
import torch.nn.functional as F

# 训练循环中添加监控
for step, batch in enumerate(dataloader):
    outputs = model(**batch)
    loss = outputs.loss
    
    # 监控LoRA参数梯度范数
    lora_grad_norm = sum(
        p.grad.norm().item() 
        for n, p in model.named_parameters() 
        if 'lora' in n and p.grad is not None
    )
    
    # 记录到TensorBoard
    writer.add_scalar("train/lora_grad_norm", lora_grad_norm, step)

Adapter微调监控

Adapter方法相比LoRA具有更小的参数量，但同样需要实时监控。通过自定义回调函数可实现：

• Adapter权重变化率
• 梯度流分析
• 训练稳定性评估

两种方案均支持实时监控，但PEFT方案在Adapter支持上更具优势，推荐在生产环境使用。