架构演进过程：LoRA微调系统的技术升级路线图

架构演进过程：LoRA微调系统的技术升级路线图

在大语言模型微调工程化实践中，我们经历了从基础微调到LoRA微调的架构演进。本文将梳理整个技术升级路径，并提供可复现的实现方案。

第一阶段：基础微调架构

最初采用全参数微调方式，通过修改模型权重进行训练。此方案虽然效果好但计算资源消耗巨大。

第二阶段：Adapter微调方案

为降低资源消耗，我们引入Adapter模块。通过在Transformer层间插入可学习的低秩矩阵实现微调：

# Adapter结构示例
class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, adapter_dim=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(d_model, adapter_dim)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_dim, d_model)
        self.activation = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        return self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

第三阶段：LoRA微调优化

最终采用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，将可训练参数限制在低秩矩阵中：

# LoRA模块实现
class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, r=8):
        super().__init__()
        self.r = r
        self.in_dim = in_dim
        self.out_dim = out_dim
        
        # 低秩分解矩阵
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.zeros(r, in_dim))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(out_dim, r))
        
        # 初始化
        nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A, a=math.sqrt(5))
        nn.init.zeros_(self.lora_B)
        
    def forward(self, x):
        # 原始权重 + LoRA更新
        return x + (self.lora_B @ self.lora_A) @ x

通过这种架构演进，我们实现了从全参数训练到LoRA微调的平滑过渡，大幅降低了训练成本和部署复杂度。