工具使用指南：提升微调效率的8个实用脚本

工具使用指南：提升微调效率的8个实用脚本

在大语言模型微调工程化实践中，高效的工具链是提升开发效率的关键。本文将分享8个可复现的实用脚本，专为LoRA和Adapter微调方案设计。

1. 数据预处理脚本

python preprocess.py \
  --data_path data/train.json \
  --tokenizer_name bert-base-chinese \
  --max_length 512 \
  --output_dir processed_data/

2. LoRA配置生成器

# lora_config.py
from transformers import LoraConfig

def get_lora_config():
    return LoraConfig(
        r=8,
        lora_alpha=32,
        target_modules=["q_proj", "v_proj"],
        lora_dropout=0.01,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM"
    )

3. Adapter层插入脚本

python insert_adapter.py \
  --model_name bert-base-chinese \
  --adapter_config adapter.json \
  --output_dir model_with_adapter/

4. 微调训练启动器

python train.py \
  --model_name /path/to/base_model \
  --train_data_path data/train.json \
  --eval_data_path data/eval.json \
  --output_dir fine_tuned_model/ \
  --per_device_train_batch_size 4 \
  --gradient_accumulation_steps 8

5. 模型评估脚本

# evaluate.py
from transformers import pipeline

def evaluate_model(model_path, test_data):
    classifier = pipeline("text-classification", model=model_path)
    results = classifier(test_data)
    return results

6. 权重合并工具

python merge_weights.py \
  --base_model /path/to/base \
  --lora_adapter adapter/ \
  --output merged_model/

7. 批量实验管理器

# experiment_manager.py
import subprocess

def run_experiment(config):
    cmd = f"python train.py --config {config}"
    subprocess.run(cmd, shell=True)

8. 日志监控脚本

watch -n 1 'tail -n 20 logs/training.log'

这些脚本基于LoRA和Adapter微调方案，可直接复用于实际项目中，显著提升工程化效率。