LoRA微调实战经验：从数据预处理到模型部署

LoRA微调实战经验：从数据预处理到模型部署

在大语言模型定制化场景中，LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方案因其高效性和低资源消耗而备受关注。本文将分享一个完整的LoRA微调实践流程。

数据预处理

首先准备训练数据集，建议使用JSONL格式：

import json
from datasets import Dataset

data = [
    {"instruction": "请回答问题", "output": "答案内容"},
    {"instruction": "解释概念", "output": "详细说明"}
]

# 构建数据集
train_dataset = Dataset.from_list(data)

LoRA配置与训练

使用HuggingFace Transformers框架：

from transformers import (
    AutoTokenizer,
    AutoModelForCausalLM,
    TrainingArguments,
    Trainer
)
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

# 加载模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-chinese")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["query", "value"],  # 指定需要微调的层
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM
)

# 应用LoRA适配器
model = get_peft_model(model, lora_config)

训练参数设置

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetuned",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    gradient_accumulation_steps=2,
    learning_rate=1e-4,
    save_strategy="epoch",
    logging_dir="./logs"
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer
)

trainer.train()

模型部署

训练完成后，可以保存并加载模型：

# 保存微调后的模型
model.save_pretrained("./final_model")
tokenizer.save_pretrained("./final_model")

# 加载模型进行推理
from peft import PeftModel
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./final_model")
model = PeftModel.from_pretrained(model, "./lora_finetuned")

通过上述步骤，可以实现一个完整的LoRA微调流程，在保持模型性能的同时大幅降低训练成本。