大模型微调调优经验分享：从预训练到上线全过程

大模型微调调优经验分享：从预训练到上线全过程

在大模型应用落地过程中，微调调优是关键环节。本文分享从预训练到上线的完整实践经验。

预训练阶段优化

首先确保数据质量，建议使用以下脚本进行数据清洗：

import pandas as pd
from datasets import Dataset

def clean_dataset(df):
    # 去除重复文本
    df = df.drop_duplicates(subset=['text'])
    # 过滤过短或过长的样本
    df = df[df['text'].str.len() > 100]
    df = df[df['text'].str.len() < 5000]
    return df

微调策略选择

推荐采用LoRA微调方法，减少参数量同时保持效果：

from peft import get_peft_model, LoraConfig

def setup_lora(model):
    peft_config = LoraConfig(
        r=8,
        lora_alpha=32,
        target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
        lora_dropout=0.05,
        bias='none',
        task_type='CAUSAL_LM'
    )
    return get_peft_model(model, peft_config)

调优关键参数

训练时重点关注以下参数：

• 学习率：1e-4
• 批次大小：8
• 微调轮数：3-5轮
• 梯度累积步数：2

上线部署

使用TensorRT优化推理性能，具体步骤：

1. 导出ONNX模型
2. 使用TensorRT转换
3. 部署到GPU服务器

实际项目中，通过以上方法将推理时间从500ms降低至150ms，显著提升用户体验。