系统架构演进：支持多任务并行的微调训练框架

系统架构演进：支持多任务并行的微调训练框架

在大语言模型微调工程化实践中，构建一个支持多任务并行的训练框架是提升效率的关键。本文将分享基于LoRA和Adapter技术的具体实现方案。

架构设计

核心采用分层架构：

• 任务管理层：负责多任务调度与资源分配
• 微调引擎层：集成LoRA和Adapter模块
• 训练执行层：统一的训练流程管理

LoRA实现方案

# 定义LoRA模块
import torch.nn as nn

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, r=4):
        super().__init__()
        self.r = r
        self.in_dim = in_dim
        self.out_dim = out_dim
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(r, in_dim))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(out_dim, r))
        
    def forward(self, x):
        return x + (self.lora_B @ self.lora_A) @ x

Adapter微调

# Adapter模块实现
class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, bottleneck_dim=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, bottleneck_dim)
        self.up_proj = nn.Linear(bottleneck_dim, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

多任务并行训练

通过配置文件实现任务隔离：

tasks:
  - name: "classification"
    model_path: "./models/classifier"
    lora_config: {r: 8, alpha: 16}
  - name: "generation"
    model_path: "./models/generator"
    adapter_config: {bottleneck_dim: 32}

该架构可有效支持不同任务的资源分配和模型参数隔离，提升整体训练效率。