测试验证体系：微调后模型质量保障的完整流程
在LLM微调工程化实践中，构建完善的测试验证体系是确保模型质量的关键环节。本文将介绍一套完整的模型质量保障流程。
1. 基础评估指标设置
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
def calculate_perplexity(model, tokenizer, text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
perplexity = torch.exp(outputs.loss)
return perplexity.item()
2. LoRA微调后验证
通过LoRA参数微调后的模型需要进行以下验证：
- 性能对比：在相同数据集上比较原模型与微调模型的输出质量
- 泛化能力测试：使用未见过的数据集评估模型表现
- 资源消耗监控：记录微调后模型推理时的内存占用情况
3. Adapter微调验证流程
Adapter微调相比LoRA更易集成，建议采用以下验证策略：
# 验证Adapter模块是否正常加载
model.load_adapter("adapter_checkpoint")
model.set_active_adapters(["adapter_name"])
# 执行推理测试
outputs = model.generate(input_ids, max_length=100)
4. 自动化验证脚本
建立CI/CD流程中的自动化测试，包括：
- 基础功能测试
- 性能回归测试
- 模型一致性检查
通过这套验证体系，能够有效保障微调后模型的稳定性和可靠性。
讨论