参数选择指南：LoRA微调中关键超参数设置技巧

在LoRA微调实践中，参数选择直接影响模型性能与训练效率。本文将分享关键超参数设置技巧。

核心参数配置

1. 秩(rank)选择：通常设置为8-64，对于小模型可选8-16，大模型可至64。可通过以下代码测试不同rank的效果：

import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 测试不同rank值
ranks = [4, 8, 16, 32]
for r in ranks:
    config = LoraConfig(
        r=r,
        lora_alpha=r*2,
        target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
        lora_dropout=0.1
    )
    model = get_peft_model(model, config)
    print(f'Rank {r} - Trainable params: {model.print_trainable_parameters()}')

2. 学习率设置：建议从1e-4开始，若收敛困难可调至3e-4。注意LoRA参数与原始参数的学习率比例。

3. 批量大小(batch_size)：推荐8-32，小模型可用64，需根据显存调整。

工程化实践建议

• 使用早停机制避免过拟合
• 定期保存检查点
• 监控训练损失与验证集性能

通过以上参数调优，可有效平衡微调效果与资源消耗。