开源大模型微调的工具推荐

开源大模型微调工具推荐与实践踩坑记录

作为一名深耕ML工程领域的工程师，最近在开源大模型微调领域踩了不少坑，今天分享几个实用的工具和避坑指南。

1. Hugging Face Transformers

这是最推荐的工具，支持主流大模型如BERT、GPT-2等的微调。推荐使用Trainer API进行训练：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()

2. LoRA微调工具

对于资源有限的情况，LoRA微调是个好选择。推荐使用peft库：

from peft import get_peft_model, LoraConfig

lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(model, lora_config)

3. DeepSpeed优化

部署时推荐使用DeepSpeed进行分布式训练优化，配置文件示例：

{
  "train_batch_size": 16,
  "zero_optimization": {
    "stage": 2
  }
}

实践建议

• 微调前务必验证数据质量
• 使用accelerate进行多GPU训练管理
• 注意模型保存格式兼容性问题

这些工具组合能有效提升微调效率和模型性能。