测试验证方法：微调后模型质量评估与优化策略
在LLM微调工程化实践中，测试验证是确保模型质量的关键环节。本文将介绍一套完整的微调后模型评估方案，重点基于LoRA和Adapter微调技术。
1. 基础评估指标
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('path/to/fine-tuned-model')
# 语言模型 perplexity 计算
def calculate_perplexity(model, tokenizer, text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs, labels=inputs['input_ids'])
perplexity = torch.exp(outputs.loss)
return perplexity.item()
2. LoRA微调验证方案
# LoRA适配器权重合并验证
from peft import PeftModel, LoraConfig
# 加载基础模型和LoRA权重
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('meta-llama/Llama-2-7b')
peft_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, 'path/to/lora_weights')
# 验证LoRA层是否正确加载
print("LoRA模块参数:")
for name, module in peft_model.named_modules():
if 'lora' in name.lower():
print(name, module)
3. Adapter微调验证
# Adapter层权重验证
adapter_config = LoraConfig(
r=64,
lora_alpha=32,
target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
lora_dropout=0.1,
bias='none'
)
# 验证Adapter层结构
for name, param in model.named_parameters():
if 'adapter' in name.lower():
print(f"Adapter参数: {name}, Shape: {param.shape}")
4. 完整验证流程
- 性能基准测试：使用标准数据集计算准确率、召回率
- 泛化能力测试：在未见过的数据上验证模型鲁棒性
- 资源消耗监控：记录推理时间和内存占用
通过这套系统化的验证方法，可以有效确保微调后模型的质量并指导后续优化方向。
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