微调架构设计：构建支持多任务学习的LoRA框架

微调架构设计：构建支持多任务学习的LoRA框架

在大语言模型微调工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、易于部署的特点，成为主流方案。本文将介绍如何构建一个支持多任务学习的LoRA框架。

核心架构设计

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import LlamaForCausalLM

class MultiTaskLoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, task_config):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
        self.task_adapters = nn.ModuleDict()
        
        # 为每个任务创建LoRA适配器
        for task_name, config in task_config.items():
            self.task_adapters[task_name] = LoRALayer(
                base_model.config.hidden_size,
                config.lora_rank,
                config.lora_alpha
            )
    
    def forward(self, input_ids, task_name, **kwargs):
        # 前向传播时激活对应任务的LoRA层
        outputs = self.base_model(input_ids, **kwargs)
        if task_name in self.task_adapters:
            # 应用LoRA适配器
            outputs = self.apply_lora_adapter(task_name, outputs)
        return outputs

    def apply_lora_adapter(self, task_name, outputs):
        adapter = self.task_adapters[task_name]
        # 在输出上应用LoRA更新
        return outputs + adapter(outputs)

多任务训练配置

# config.yaml
model:
  base_model: "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
  lora_rank: 64
  lora_alpha: 32

tasks:
  - name: "summarization"
    lr: 1e-4
    batch_size: 8
  - name: "translation"
    lr: 5e-5
    batch_size: 16

实施步骤

1. 模型加载：使用HuggingFace Transformers加载基础模型
2. LoRA配置：为每个任务设置不同rank的LoRA层
3. 训练循环：在不同任务间切换训练，保存各任务适配器
4. 推理应用：根据任务名称动态激活对应LoRA层

该架构可实现单个模型同时支持多种下游任务，显著降低部署成本和维护复杂度。