部署微调模型：从训练到生产环境的关键步骤

在大语言模型微调工程化实践中，将训练好的LoRA微调模型部署到生产环境是关键一环。本文将分享从训练完成到实际部署的完整流程。

1. 模型导出与格式转换

首先需要将训练好的LoRA权重导出为可部署格式：

from peft import PeftModel
import torch

# 加载基础模型和LoRA权重
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "path/to/your/peft/checkpoint")

# 合并LoRA权重到基础模型
merged_model = peft_model.merge_and_unload()
merged_model.save_pretrained("./deploy_model")

2. 模型优化与量化

为提升推理性能，建议进行模型优化：

# 使用Transformers的优化工具
python -m transformers.pipelines.auto --model ./deploy_model --task text-generation --output_dir ./optimized_model

# 或者使用TensorRT进行量化
trtexec --onnx=model.onnx --optShapes=input_ids:1x100 --fp16 --workspace=4096 --saveEngine=engine.trt

3. Docker容器化部署

创建Dockerfile：

FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04

RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip
RUN pip install torch transformers accelerate peft

WORKDIR /app
COPY . /app
EXPOSE 8000
CMD ["python3", "server.py"]

4. API服务部署

使用FastAPI构建服务：

from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
model = pipeline("text-generation", model="./deploy_model")

@app.post("/generate")
async def generate(prompt: str):
    result = model(prompt, max_length=200)
    return {"generated": result[0]["generated_text"]}

5. 监控与版本管理

建议使用MLflow或Model Registry进行模型版本控制，并配置Prometheus监控指标。

通过以上步骤，可将LoRA微调模型高效部署至生产环境，实现工程化落地。