大模型微调实战：从预训练到下游任务适配过程
在大模型时代，微调（Fine-tuning）已成为将通用预训练模型适配特定下游任务的核心技术。本文将以Hugging Face Transformers库为基础，分享一个完整的微调流程，涵盖数据准备、模型配置、训练执行及结果评估。
1. 环境准备与依赖安装
pip install transformers datasets accelerate torch
2. 数据集准备
假设我们以情感分析任务为例，使用IMDB数据集。首先加载并预处理数据：
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("imdb")
# 简单的文本处理函数
def preprocess_function(examples):
return {"text": examples["text"], "label": examples["label"]}
processed_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)
3. 模型与分词器加载
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
4. 数据预处理与格式化
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
tokenized_datasets = processed_dataset.map(tokenize_function, batched=True)
5. 训练配置与执行
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./fine-tuned-model",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
per_device_eval_batch_size=16,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets["train"],
eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
)
trainer.train()
6. 模型保存与评估
训练完成后，保存模型并进行评估：
model.save_pretrained("./fine-tuned-model")
tokenizer.save_pretrained("./fine-tuned-model")
该流程适用于各类NLP任务的微调，包括分类、问答、生成等。建议根据具体任务调整超参数和模型结构。
提示：在实际部署前，建议使用推理优化工具如ONNX或TensorRT进行性能提升。
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