LoRA微调实战：从零搭建高效大模型定制化训练环境

LoRA微调实战：从零搭建高效大模型定制化训练环境

在大语言模型的定制化训练中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其高效性和低资源消耗而备受青睐。本文将带你从零搭建一个可复现的LoRA微调环境。

环境准备

首先安装必要的依赖：

pip install transformers datasets peft accelerate

核心代码实现

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

# 加载基础模型和分词器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # LoRA秩
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 目标层
    lora_dropout=0.01,
    bias="none",
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM
)

# 应用LoRA适配器
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

训练配置

使用HuggingFace Trainer进行训练，注意设置gradient_checkpointing=True以节省显存。

这个方案可直接用于实际项目中，显著降低微调成本。