基于LoRA的模型压缩效率对比实验

基于LoRA的模型压缩效率对比实验

最近在做LLM微调工程化实践时，踩了不少坑，特来分享一下LoRA微调的实战经验。本文将通过具体实验对比不同LoRA配置下的模型压缩效果。

实验环境

• 模型：Llama-2-7B
• 数据集：Alpaca指令微调数据集
• 硬件：A100 80GB x 4

LoRA配置对比

我们测试了以下三种LoRA设置：

# 设置1：默认LoRA (r=8, alpha=16)
peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none"
)

# 设置2：高秩LoRA (r=32, alpha=64)
peft_config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=64,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1
)

# 设置3：低秩LoRA (r=4, alpha=8)
peft_config = LoraConfig(
    r=4,
    lora_alpha=8,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01
)

实验结果

关键踩坑点

1. 参数选择：不要盲目追求高秩，实际效果可能下降
2. dropout设置：过高会降低泛化能力
3. 模块选择：并非所有层都适合LoRA，需根据模型结构调整

复现步骤

1. 使用transformers + peft库初始化模型
2. 根据上述配置创建LoRA适配器
3. 在微调时设置相应参数即可

建议在实际项目中先做小规模测试再决定最终配置。