部署策略制定：LoRA微调模型的上线实施计划
在大语言模型定制化训练中，LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方案因其参数效率高、易于部署的特点而备受关注。本文将详细阐述如何制定LoRA微调模型的上线部署策略。
1. 部署前准备
首先，确保训练环境与生产环境的依赖包版本一致。使用以下命令导出依赖：
pip freeze > requirements.txt
2. 模型导出与格式转换
LoRA微调模型需要转换为可部署格式：
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
# 加载微调后的LoRA模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/lora/model")
# 保存为HuggingFace格式
model.save_pretrained("./deploy_model")
3. 部署方案选择
建议采用Docker容器化部署：
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
4. API服务实现
通过FastAPI提供推理服务：
from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline
app = FastAPI()
pipe = pipeline("text-generation", model="./deploy_model")
@app.post("/generate")
async def generate(text: str):
result = pipe(text, max_length=100)
return {"result": result}
该方案确保了LoRA模型在生产环境中的稳定部署与高效推理。
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