LLM微调工程实践：从概念到落地的完整流程

LLM微调工程实践：从概念到落地的完整流程

在大语言模型定制化训练中，LoRA（Low-Rank Adaptation）和Adapter微调方案已成为主流实践。本文将结合具体代码示例，分享从理论到工程落地的完整流程。

LoRA微调实现

使用HuggingFace Transformers库进行LoRA微调：

from transformers import AutoModelForCausalLM, LoraConfig, PeftModel

class LoraTrainer:
    def __init__(self, model_name):
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.01,
            bias="none"
        )
        self.model = get_peft_model(self.model, self.lora_config)

    def train(self, dataset):
        # 训练逻辑实现
        pass

Adapter微调方案

Adapter层配置：

from peft import PromptEncoderConfig

config = PromptEncoderConfig(
    encoder_reparameterization_type="MLP",
    encoder_hidden_size=128,
    encoder_num_attention_heads=4,
    num_virtual_tokens=20
)

工程化关键步骤

1. 模型加载与LoRA配置
2. 数据集预处理与格式转换
3. 训练参数调优（学习率、batch size）
4. 模型保存与推理部署

通过以上方案，可在保持原模型性能的同时，实现高效的定制化训练流程。