LoRA微调模型的容器化部署策略
在LLM微调工程化实践中，LoRA微调方案因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。本文将详细介绍如何将LoRA微调后的模型进行容器化部署。
部署架构设计
采用Nginx + Gunicorn + FastAPI的部署架构，通过Docker容器化部署LoRA微调模型。首先需要将LoRA权重文件与原始模型权重合并，生成可直接加载的模型。
# 合并LoRA权重的示例代码
import torch
from peft import PeftModel, LoraConfig
def merge_lora_model(base_model_path, lora_adapter_path, output_path):
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_path)
lora_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, lora_adapter_path)
merged_model = lora_model.merge_and_unload()
merged_model.save_pretrained(output_path)
Dockerfile构建
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
部署实践
通过Kubernetes部署时，建议使用Deployment控制器配合Service暴露服务，实现高可用和负载均衡。配置合适的资源限制，避免容器资源耗尽。
最终部署方案具有良好的扩展性和稳定性，可直接应用于生产环境。
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