基于PyTorch的微调代码结构优化

基于PyTorch的微调代码结构优化

在大语言模型微调工程化实践中，代码结构的优化直接影响开发效率和模型效果。本文将分享基于PyTorch的微调代码结构优化方案，重点采用LoRA和Adapter微调方法。

核心代码结构

# models/
#   ├── __init__.py
#   ├── lora_model.py
#   └── adapter_model.py
# 
# trainers/
#   ├── __init__.py
#   ├── base_trainer.py
#   └── lora_trainer.py
# 
# utils/
#   ├── __init__.py
#   ├── config.py
#   └── metrics.py

LoRA微调实现

import torch
import torch.nn as nn

class LoraLinear(nn.Module):
    def __init__(self, linear, r=4):
        super().__init__()
        self.linear = linear
        self.r = r
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(r, linear.in_features))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(linear.out_features, r))
        
    def forward(self, x):
        return self.linear(x) + self.lora_B @ (self.lora_A @ x)

Adapter微调实现

class AdapterLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, bottleneck_size=64):
        super().__init__()
        self.down_proj = nn.Linear(hidden_size, bottleneck_size)
        self.up_proj = nn.Linear(bottleneck_size, hidden_size)
        self.activation = nn.ReLU()
        
    def forward(self, x):
        return x + self.up_proj(self.activation(self.down_proj(x)))

训练脚本

# config.yaml
model:
  lora_r: 4
  adapter_bottleneck: 64

python train.py --config config.yaml --model_name bert-base-uncased

通过模块化设计，代码结构清晰可复现，便于团队协作和工程部署。