系统架构思考：设计支持快速迭代的微调框架

系统架构思考：设计支持快速迭代的微调框架

在大语言模型微调工程化实践中，构建一个支持快速迭代的微调框架是提升研发效率的关键。本文将从系统架构角度，分享如何设计一个可复用、易扩展的LoRA微调框架。

核心架构设计

[数据源] → [数据预处理] → [模型加载] → [LoRA配置] → [训练/推理] → [结果输出]

LoRA模块化实现

# lora_config.py
import torch
from transformers import LoraConfig

class LoRAAdapter:
    def __init__(self, model_name="bert-base-uncased"):
        self.model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["query", "value"],
            lora_dropout=0.1,
            bias="none"
        )
        self.model = get_peft_model(self.model, self.lora_config)
    
    def train_step(self, batch):
        outputs = self.model(**batch)
        loss = outputs.loss
        return loss

快速迭代流程

1. 配置文件定义：通过yaml配置LoRA参数
2. 模型加载：动态加载预训练模型和LoRA权重
3. 训练脚本：支持增量微调和参数冻结

这种架构确保了每次迭代只需修改配置，无需重写代码，大幅提升了工程效率。