测试流程规范：微调模型质量评估的标准流程
在LLM微调工程化实践中，建立标准化的测试流程是确保模型质量的关键环节。本文将基于LoRA和Adapter两种微调方案，分享一套可复现的质量评估标准。
核心评估指标
# 1. 生成质量评估
accuracy = 1 - (sum(abs(pred_tokens - true_tokens)) / total_tokens)
# 2. 模型一致性测试
consistency_score = mean(bleu_score, rouge_l, meteor_score)
# 3. 过拟合检测
overfitting_check = (train_loss - val_loss) / train_loss
LoRA微调评估流程
- 准备测试数据集：构建包含500条样本的验证集，涵盖不同领域
- 模型加载：
from peft import PeftModel, LoraConfig
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("base_model")
lora_config = LoraConfig.from_pretrained("lora_path")
model = PeftModel.from_pretrained(model, "lora_path")
- 生成测试：使用不同temperature值生成文本，计算多样性指标
- 性能基准：对比原始模型与微调后模型在相同任务上的表现
Adapter微调评估流程
- 结构配置：
from transformers import AdapterConfig
adapter_config = AdapterConfig.load("houlsby", reduction_factor=32)
model.add_adapter("custom_adapter", config=adapter_config)
- 训练后验证：在下游任务上评估Adapter的泛化能力
实际测试建议
- 测试数据应覆盖训练数据分布
- 保留原始模型作为对比基准
- 建立自动化测试脚本，每日运行质量检查
这套流程已在多个项目中验证，可有效提升微调模型质量
讨论