LLM微调最佳实践：从理论到工程实现的完整路径

LLM微调最佳实践：从理论到工程实现的完整路径

在大语言模型（LLM）定制化应用中，微调是实现特定任务性能的关键环节。本文将深入探讨LoRA和Adapter两种主流微调方案，并提供可复现的工程实践路径。

LoRA微调方案

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在预训练模型权重上添加低秩矩阵来实现高效微调。其核心思想是冻结原始模型，仅训练新增的低秩参数。

实现步骤：

1. 安装依赖包：pip install peft transformers
2. 配置LoRA配置项：

from peft import LoraConfig, TaskType
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM
)

3. 应用到模型：model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter微调方案

Adapter方法通过在模型层间插入小型神经网络模块实现微调，具有更好的可插拔性。

实现步骤：

1. 安装Adapter库：pip install adapter-transformers
2. 配置Adapter参数：

from transformers import AdapterConfig
adapter_config = AdapterConfig(
    block_size=128,
    adapter_layernorm=True,
    adapter_dropout=0.1
)

3. 添加到模型层：model.add_adapter("task_name", adapter_config)

两种方案均能在保持原始模型性能的同时，显著降低计算资源消耗，工程化部署时可根据任务复杂度和资源约束灵活选择。