架构设计实践：支持多模型并行训练的LoRA系统

架构设计实践：支持多模型并行训练的LoRA系统

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。本文将分享一个可复现的LoRA系统架构设计，支持多个模型的并行训练。

核心架构

├── model_configs/           # 模型配置文件
├── lora_modules/          # LoRA模块定义
├── training_pipeline/     # 训练流水线
└── parallel_executor/     # 并行执行器

实现要点

1. 模型抽象层：通过BaseModel接口统一不同模型的访问方式
2. LoRA模块封装：为每个可训练参数创建低秩矩阵
3. 并行控制：使用torch.nn.DataParallel实现多GPU并行

关键代码示例

# LoRA层定义
class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, r=4):
        super().__init__()
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(r, in_features))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.randn(out_features, r))
        
    def forward(self, x):
        return x + (self.lora_B @ self.lora_A) @ x

# 多模型并行训练
model = MyModel()
parallel_model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1])

可复现步骤

1. 准备模型配置文件
2. 部署LoRA模块定义
3. 启动并行训练任务
4. 监控训练进度

该架构已在多个Transformer模型上验证，具备良好的可扩展性。