LLM微调实践指南：构建完整的微调工程体系
在大语言模型定制化训练实践中，构建完整的微调工程体系是实现高效、可复现微调的关键。本文将围绕LoRA和Adapter两种主流微调方案，提供具体实施路径。
LoRA微调实践
核心原理：通过在预训练模型中添加低秩矩阵分解的可训练权重来实现微调。
具体步骤：
- 使用
peft库安装LoRA模块
pip install peft transformers
- 配置LoRA参数并应用到模型
from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1)
model = get_peft_model(model, config)
Adapter微调方案
核心原理：在模型层间插入可训练的适配器模块，保持原有参数不变。
实施步骤：
- 安装Adapter模块
pip install adapter-transformers
- 配置Adapter结构
from transformers import AdapterConfig
config = AdapterConfig.load("pfeiffer", reduction_factor=16)
model.add_adapter("task_name", config=config)
工程化要点
- 使用
transformers的Trainer API进行训练管理 - 建立参数配置文件，便于版本控制
- 制定统一的模型保存和加载规范
通过上述方案，可构建稳定、高效的LLM微调工程体系，为实际业务场景提供有力支撑。
讨论