测试验证流程：微调后模型质量评估与验证方法

测试验证流程：微调后模型质量评估与验证方法

在LLM微调工程化实践中，模型验证是确保训练效果的关键环节。本文将介绍一套完整的微调后模型验证流程，重点基于LoRA和Adapter方案。

1. 验证集构建

# 构建验证数据集
data = load_dataset('json', data_files='validation.json')
validation_data = data.map(lambda x: {
    'prompt': x['instruction'],
    'response': x['output']
})

2. 性能指标评估

# 使用LoRA微调模型验证
from transformers import pipeline
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('your_model_path')
lora_model = PeftModel.from_pretrained(model, 'lora_adapter_path')

# 生成测试
generator = pipeline(
    'text-generation',
    model=lora_model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_length=200,
    temperature=0.7
)

3. 精度验证流程

• 人工评估：抽取100条样本进行人工打分（1-5分）
• 自动化指标：BLEU、ROUGE分数计算
• 领域特定测试：针对业务场景的专项测试集

4. 可复现步骤

1. 准备验证数据集
2. 加载微调后的LoRA模型
3. 执行生成任务
4. 计算评估指标
5. 对比基线模型表现

通过这套标准化验证流程，可有效保证微调后模型质量。