LoRA微调实战：使用Python脚本自动化训练流程

LoRA微调实战：使用Python脚本自动化训练流程

在大语言模型微调领域，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其高效性和低资源消耗而备受关注。本文将通过一个完整的Python脚本示例，展示如何自动化LoRA微调流程。

环境准备

首先安装必要的依赖包：

pip install transformers datasets peft accelerate torch

核心代码实现

from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForCausalLM,
    TrainingArguments,
    Trainer,
    DataCollatorForLanguageModeling
)
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
from datasets import load_dataset
import torch

# 加载基础模型和分词器
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # LoRA秩
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 指定要微调的层
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM
)

# 应用LoRA配置
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

# 数据集处理
train_dataset = load_dataset("json", data_files="train.json")
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)

train_dataset = train_dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 训练参数设置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetuned",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=4,
    num_train_epochs=1,
    learning_rate=1e-4,
    logging_dir="./logs",
    save_steps=100,
    save_total_limit=2
)

# 创建训练器并开始训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset["train"],
    data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False),
)

trainer.train()

自动化流程

通过上述脚本，您可以轻松实现LoRA微调的自动化。只需修改target_modules参数即可针对不同模型调整微调策略，同时可通过配置文件管理训练参数。

关键优势

• 资源高效：LoRA仅需更新少量参数
• 易于部署：可直接保存为标准HuggingFace格式
• 灵活适配：支持多种Transformer架构

此方案特别适用于资源受限的场景，是工程化微调的理想选择。