参数调优技巧：LoRA微调中的关键超参数设置

在LoRA微调实践中，超参数设置直接影响模型性能与训练效率。本文将分享关键参数调优技巧。

1. LoRA秩(rank)设置 LoRA的核心参数是秩r，通常设置为8-64之间。建议从32开始尝试，通过验证集性能调整。代码示例：

from peft import LoraConfig
lora_config = LoraConfig(
    r=32,  # 秩值
    lora_alpha=64,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)

2. 学习率调优策略 LoRA微调学习率通常设置为1e-4到1e-3。建议使用学习率预热和衰减策略：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

3. 批处理大小(batch_size) 建议使用小批量训练，通常8-32之间。较小的batch size可提高泛化性。

4. 微调轮数(epoch)设置 通常2-5个epoch即可收敛，过多可能导致过拟合。通过早停机制控制：

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)

可复现步骤：

1. 准备数据集并构建训练配置
2. 设置初始参数(r=32, lr=1e-4)
3. 训练并观察验证集性能
4. 调整参数后重复训练

此方法已在多个下游任务中验证有效，建议根据具体数据集微调参数组合。