在LLM微调工程化实践中，代码版本控制是确保模型效果可复现的关键环节。本文分享一套基于LoRA和Adapter的微调代码管理方案。
问题背景 传统微调项目中，不同版本的模型参数、训练配置、数据集版本混杂，导致复现实验结果困难。尤其在使用LoRA微调时，不同rank值、alpha参数对模型性能影响显著。
解决方案 采用Git + Git LFS + 实验记录表的组合方案：
- 代码结构管理
project/
├── configs/ # 配置文件目录
│ ├── lora_config.yaml
│ └── adapter_config.yaml
├── scripts/ # 训练脚本
│ ├── train_lora.py
│ └── train_adapter.py
├── data/ # 数据集版本控制
└── models/ # 模型权重存储
- LoRA微调版本控制
# 记录不同LoRA配置
git add configs/lora_config.yaml
# 记录训练参数
git commit -m "feat: lora rank=32, alpha=64"
- Adapter微调实践 使用Adapter-Fusion架构，通过实验表记录每个版本的adapter结构、dropout率、学习率等参数。
关键经验
- 建立标准化的commit message格式
- 使用model_card记录每个版本的超参和性能指标
- 重要参数配置文件加入.gitignore防止泄露
这套方案已在多个项目中验证，有效提升了微调项目的可维护性。
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