工具链整合经验：构建统一微调开发平台的关键步骤

在LLM微调工程化实践中，构建统一的工具链平台是提升开发效率的关键。本文分享了从环境配置到模型部署的完整工具链整合经验。

第一步：基础环境搭建 使用Docker容器化管理依赖环境，创建包含transformers、accelerate、peft等核心库的镜像。通过以下命令快速构建：

docker build -t llm-finetune-env .

第二步：LoRA微调配置 基于HuggingFace PEFT库，实现可复现的LoRA参数配置：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAConfig:
    def __init__(self):
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.01,
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM"
        )

第三步：Adapter微调集成 通过自定义Adapter层实现模块化训练，配置示例：

from peft import AdaLoraConfig, get_peft_model

adapter_config = AdaLoraConfig(
    init_r=6,
    target_r=4,
    beta1=0.8,
    beta2=0.9,
    noise_alpha=1.0,
    lora_dropout=0.1
)

第四步：统一训练脚本 整合所有微调方案到单一入口，通过配置文件控制不同策略：

python train.py --method lora --config config/lora.yaml
python train.py --method adapter --config config/adapter.yaml

该平台显著提升了开发效率，支持快速切换不同微调策略。