LLM工程实践：从零开始搭建完整的微调系统

LLM工程实践：从零开始搭建完整的微调系统

在大语言模型（LLM）的工程化实践中，微调是实现定制化应用的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter两种主流微调方案，带你从零搭建一套可复现的微调系统。

环境准备

首先安装必要依赖：

pip install transformers accelerate peft datasets torch

LoRA微调方案

1. 加载基础模型：使用HuggingFace的transformers库加载LLM基础模型
2. 配置LoRA参数：设置LoraConfig，推荐r=8、alpha=32、dropout=0.1
3. 应用LoRA：通过get_peft_model方法将LoRA适配器注入模型
4. 训练配置：使用Trainer进行训练，设置gradient_checkpointing=True以节省显存

Adapter微调方案

1. 设计Adapter层：在模型的Transformer层中插入Adapter模块
2. 实现结构：采用nn.Sequential构建前馈网络，包含nn.Linear和nn.ReLU
3. 训练策略：冻结基础模型参数，仅训练Adapter部分

实际代码示例

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAFintuner:
    def __init__(self):
        self.config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.1
        )
        
    def setup_model(self, model):
        return get_peft_model(model, self.config)

总结

通过本文实践，你将掌握LoRA和Adapter两种微调方案的核心实现逻辑，为后续的模型定制化应用打下坚实基础。