LLM测试体系搭建：微调模型质量评估与验证流程

在LLM微调工程化实践中，构建完善的测试体系是确保模型质量的关键环节。本文将围绕LoRA和Adapter微调方案，分享可复现的测试流程。

测试体系架构

1. 单元测试框架

import unittest
from peft import LoraConfig, get_peft_model

class TestLoRAConfig(unittest.TestCase):
    def test_lora_config_initialization(self):
        config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.1
        )
        self.assertEqual(config.r, 8)
        self.assertEqual(config.lora_alpha, 32)

2. 性能基准测试

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def benchmark_inference(model, tokenizer, prompt, max_new_tokens=50):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

微调模型验证流程

1. LoRA微调验证

# 加载基础模型和LoRA配置
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["query", "value"])
model = get_peft_model(model, lora_config)

# 验证LoRA权重初始化
lora_weights = model.base_model.model.encoder.layer[0].attention.self.query.lora_A
print(f"LoRA A矩阵形状: {lora_weights.shape}")

2. Adapter微调验证

from transformers import AdapterConfig, AdapterModel

# Adapter配置验证
adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type="houlsby",
    reduction_factor=16,
    non_linearity="relu"
)
model.add_adapter("custom_adapter", config=adapter_config)
model.set_active_adapters("custom_adapter")

测试执行与结果分析

通过上述测试体系，可实现对微调模型的完整验证，包括模型结构正确性、性能基准和微调效果验证。