在LLM微调工程化实践中，模型权重可视化是理解微调效果的关键环节。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的权重可视化方法。
LoRA权重可视化步骤：
- 加载微调后的模型权重文件
- 提取LoRA权重矩阵（A和B矩阵）
- 使用以下代码进行可视化：
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 加载LoRA权重
lora_a = torch.load('adapter_model.bin')['base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_A.weight']
lora_b = torch.load('adapter_model.bin')['base_model.model.model.layers.0.self_attn.q_proj.lora_B.weight']
# 可视化LoRA矩阵
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
ax1.imshow(lora_a.detach().cpu(), cmap='hot')
ax1.set_title('LoRA A Matrix')
ax2.imshow(lora_b.detach().cpu(), cmap='hot')
ax2.set_title('LoRA B Matrix')
plt.show()
Adapter权重可视化： 通过以下方式分析Adapter层的激活模式：
# 获取Adapter输出特征图
adapter_output = model.adapter_layer(input_ids)
# 可视化Adapter激活值分布
plt.hist(adapter_output.flatten().detach().cpu(), bins=50)
plt.title('Adapter Activation Distribution')
plt.show()
工程化建议：
- 建议在训练过程中定期保存权重快照
- 使用TensorBoard或Weights & Biases进行可视化监控
- 针对不同层的Adapter权重分别进行分析，定位关键层
这种方法能够有效帮助开发者理解微调过程中的权重变化情况，为后续模型优化提供数据支撑。
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