系统架构设计：构建支持快速迭代的微调训练平台

系统架构设计：构建支持快速迭代的微调训练平台

在LLM微调工程化实践中，一个高效的系统架构是实现快速迭代的关键。本文将分享一套基于LoRA和Adapter技术的微调训练平台架构设计。

核心架构组件

- 数据预处理模块：负责数据清洗、格式转换
- 模型加载模块：支持多种预训练模型加载
- 微调配置模块：LoRA/Adapter参数配置管理
- 训练调度模块：任务队列管理和资源分配
- 结果评估模块：自动评估和日志记录

LoRA微调实现步骤

1. 安装依赖包

pip install transformers accelerate peft datasets

2. 基础配置

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAConfig:
    def __init__(self):
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.1,
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM"
        )

3. 模型微调集成

model = get_peft_model(model, self.lora_config)
model.print_trainable_parameters()

Adapter微调方案

Adapter模块通过在预训练模型中插入轻量级适配器层实现微调，适合多任务场景。

快速迭代机制

• 支持参数热更新
• 自动化模型版本管理
• 可视化训练过程监控

该架构设计有效支撑了多个业务场景下的快速模型迭代需求。