微调代码调试过程中的典型问题分析

微调代码调试过程中的典型问题分析

在LLM微调工程化实践中，我们经常遇到一些令人头疼的调试问题。最近在使用LoRA微调时，遇到了几个典型的坑。

问题一：权重初始化异常

# 错误代码示例
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("llama-7b")
peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 忘记包含其他模块
    lora_dropout=0.1
)
model = get_peft_model(model, peft_config)

解决方法：需要明确指定所有需要微调的模块，包括q_proj, k_proj, v_proj, o_proj等。可以通过以下方式检查：

# 正确做法
target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
peft_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=target_modules,
    lora_dropout=0.1
)

问题二：梯度爆炸

当学习率设置过高时，会出现梯度爆炸问题。建议从1e-4开始尝试。

问题三：Adapter加载失败

使用Adapter微调时，模型保存后无法正常加载：

# 错误示例
model.save_pretrained("./output")
# 然后在新环境中加载时出现模块缺失错误

正确做法：确保完整保存PEFT配置信息，并使用正确的加载方式。

这些问题在实际项目中经常遇到，建议建立标准化的调试流程，避免重复踩坑。