项目经验分享：某医疗领域Adapter微调项目的实施细节

医疗领域Adapter微调项目实践分享

在医疗文本分类任务中，我们采用了Adapter微调方案来定制化大语言模型。以下为具体实施细节：

1. 环境准备

pip install transformers accelerate peft datasets

2. Adapter配置

from peft import AdaptionPromptConfig, get_peft_model

config = AdaptionPromptConfig(
    adapter_layers=2,  # 需要微调的层数量
    adapter_len=10,      # Adapter长度
    task_type="SEQ_CLS"
)

3. 模型加载与微调

from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "bert-base-chinese",
    num_labels=2
)

model = get_peft_model(model, config)
model.print_trainable_parameters()

4. 训练参数设置

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./medical_adapter",
    learning_rate=1e-4,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    save_strategy="epoch"
)

5. 数据处理

使用医疗文本数据集，将标签映射为0和1进行二分类训练。

该方案在保持模型主干结构不变的同时，实现了高效微调，适合资源受限的医疗场景。