基于预训练模型的微调流程优化实践

基于预训练模型的微调流程优化实践

在大语言模型工程化实践中，如何高效地进行模型微调是关键环节。本文将分享一套基于LoRA和Adapter的微调方案，帮助开发者快速构建定制化LLM。

LoRA微调实现

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 配置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 应用LoRA适配器
model = get_peft_model(model, lora_config)

Adapter微调方案

from transformers import BertModel
import torch.nn as nn

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, adapter_size=64):
        super().__init__()
        self.down = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
        self.up = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        return x + self.up(self.activation(self.down(x)))

工程化优化要点

1. 使用混合精度训练减少显存占用
2. 采用梯度累积避免batch size限制
3. 配置合理的学习率衰减策略

通过以上方案，可将微调效率提升50%以上，同时保持模型性能。