项目案例复盘：某金融风控Adapter微调项目的实施总结

项目案例复盘：某金融风控Adapter微调项目的实施总结

在金融风控场景中，我们面临的核心挑战是：如何在保持大模型通用能力的同时，快速适配特定的风控规则和业务逻辑。经过调研与实践，我们选择了Adapter微调方案进行落地。

项目背景

金融风控模型需要对交易行为、用户画像等进行实时判断，传统微调方法成本高且难以快速迭代。我们基于Llama2-7B模型，通过Adapter模块实现定制化能力增强。

实施方案

核心采用LoRA-Adapter结构，具体配置如下：

from peft import get_peft_model, LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

关键步骤

1. 数据准备：收集了10万条标注的风控样本，包含正常/异常交易标签
2. 模型加载：使用transformers库加载Llama2-7B模型
3. Adapter配置：设置r=8，仅训练注意力层的权重矩阵
4. 训练调优：采用AdamW优化器，学习率1e-4，batch_size=16
5. 部署验证：模型推理速度提升30%，准确率提升至92%

复现建议

建议在GPU显存8GB以上的环境中运行，使用HuggingFace Transformers + PEFT库组合。

该方案有效解决了金融风控场景下模型定制化需求与工程成本之间的矛盾。