架构设计思考：如何设计支持快速扩展的微调系统

架构设计思考：如何设计支持快速扩展的微调系统

在LLM微调工程化实践中，架构设计直接决定了系统的可扩展性和维护效率。本文将从LoRA和Adapter两种主流微调方案出发，构建一个支持快速扩展的微调系统架构。

核心架构模式

[数据源] --> [预处理模块] --> [模型加载模块] --> [微调策略模块] --> [训练/推理服务]
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[LoRA] <-----------------------> [Adapter] <-----> [混合策略]

LoRA微调实现方案

# 微调配置类
import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LoraConfig

class LoRAModel:
    def __init__(self, model_path, lora_config):
        self.model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path)
        self.lora_config = lora_config
        
    def setup_lora(self):
        # 应用LoRA配置
        peft_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.01,
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM"
        )
        self.model = get_peft_model(self.model, peft_config)
        return self.model

Adapter微调实现方案

# Adapter模块设计
import torch.nn as nn

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up_proj = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

# 在模型中集成Adapter
for name, module in model.named_modules():
    if 'self_attn' in name:
        adapter = AdapterLayer(512)
        # 注入Adapter层

扩展性设计要点

1. 模块化设计：将数据预处理、模型加载、微调策略分离
2. 配置驱动：通过yaml配置文件控制不同微调策略
3. 插件化架构：支持动态加载LoRA/Adapter模块

可复现步骤

1. 准备基础模型（如Llama-2-7b）
2. 创建LoRA配置对象
3. 加载模型并应用微调策略
4. 启动训练任务

通过这样的架构设计，系统能够快速适配不同规模的微调需求，并支持多种微调方案的混合使用。