Adapter微调优化技巧：从零开始搭建高效训练流程

在大语言模型微调实践中，Adapter方法因其参数效率高、易于部署的特点而备受关注。本文将分享一个完整的Adapter微调实践方案。

核心思路

采用Adapter-fusion架构，在BERT模型的每个Transformer层中插入轻量级适配器模块。

实施步骤

1. 环境准备

pip install transformers accelerate peft datasets

2. 构建Adapter模块

from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

def create_adapter_model(model):
    peft_config = LoraConfig(
        task_type=TaskType.SEQ_CLS,
        r=8,
        lora_alpha=32,
        target_modules=["query", "value"],
        lora_dropout=0.1
    )
    model = get_peft_model(model, peft_config)
    return model

3. 训练配置

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./adapter_output",
    per_device_train_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
    learning_rate=2e-4,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)
trainer.train()

关键优化点

• 使用LoRA而非全量微调，参数量减少90%
• 调整lora_alpha值影响训练稳定性
• 合理设置target_modules避免过拟合

实战建议

对于实际项目，建议先用小batch size测试收敛性，再逐步扩大训练规模。