架构设计思路：如何设计支持快速开发的微调系统

架构设计思路：如何设计支持快速开发的微调系统

在大语言模型微调工程化实践中，构建一个支持快速开发的微调系统架构至关重要。本文将围绕LoRA和Adapter两种主流微调方案，分享一套可复现的系统设计思路。

核心架构设计

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│   数据处理  │───▶│  模型加载   │───▶│  微调训练   │
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       │                   │              │
       ▼                   ▼              ▼
┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│   数据预处理│    │ LoRA/Adapter│    │ 模型保存    │
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LoRA微调实现步骤

1. 模型准备：使用HuggingFace加载基础模型

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")

2. LoRA配置：添加LoRA适配器

from peft import get_peft_model, LoraConfig
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter微调实现

1. Adapter配置：添加Adapter层

from peft import AdaptionPromptConfig
adapter_config = AdaptionPromptConfig(
    adapter_layers=2,
    adapter_len=4,
    task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, adapter_config)

快速开发流程

1. 配置文件：创建config.yaml

model_name: "meta-llama/Llama-2-7b"
peft_type: "LORA"
lora_r: 8
lora_alpha: 32
train_epochs: 3
learning_rate: 1e-4
batch_size: 4

2. 执行训练：通过脚本启动微调

python train.py --config config.yaml

这样的架构设计支持快速切换LoRA和Adapter方案，便于不同场景下的快速验证和部署。