LLM微调流程优化：提高开发效率的关键节点

LLM微调流程优化：提高开发效率的关键节点

在LLM微调工程化实践中，我们常常陷入重复造轮子的困境。本文分享几个关键优化点，帮你提升开发效率。

1. 数据预处理自动化

import pandas as pd
from datasets import Dataset

def preprocess_data(data_path):
    df = pd.read_csv(data_path)
    # 批量处理文本清洗
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\n', ' ', regex=True)
    df['text'] = df['text'].str.strip()
    dataset = Dataset.from_pandas(df)
    return dataset

2. LoRA配置参数优化

使用以下配置可显著减少训练时间：

• r=8 (秩)而非默认16
• alpha=16 (缩放因子)
• dropout=0.1 (防止过拟合)

3. Adapter层结构精简

import torch.nn as nn

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.GELU()
        # 降低计算复杂度
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)

4. 模型保存与加载优化

使用torch.save的pickle_protocol=2参数，可减少存储空间约30%。