LoRA微调中的模型保存与加载策略
在大语言模型微调工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、易于部署等优势成为主流方案。本文重点探讨LoRA微调中模型的保存与加载策略。
LoRA参数结构分析
LoRA的核心思想是通过低秩矩阵分解来更新权重，主要包含以下参数：
lora_A: 低秩分解的左矩阵lora_B: 低秩分解的右矩阵lora_scaling: 缩放因子
模型保存策略
方法一：完整保存（推荐）
import torch
from peft import PeftModel, LoraConfig
# 保存LoRA权重
model.save_pretrained('./lora_model')
# 保存LoRA配置信息
config = LoraConfig.from_pretrained('./lora_model')
config.save_pretrained('./lora_config')
方法二：分离保存
# 分别保存LoRA权重和配置文件
lora_weights = {
'lora_A': model.base_model.model.model.layers[0].self_attn.q_proj.lora_A,
'lora_B': model.base_model.model.model.layers[0].self_attn.q_proj.lora_B
}
torch.save(lora_weights, './lora_weights.pt')
模型加载策略
完整加载方式
from peft import PeftModel, LoraConfig
# 加载LoRA模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('base_model')
model = PeftModel.from_pretrained(model, './lora_model')
model.eval()
部分加载策略
# 只加载特定层的LoRA权重
peft_config = LoraConfig.from_pretrained('./lora_config')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('base_model')
# 应用LoRA配置到指定层
工程化实践建议
- 版本控制：为每次微调保存单独目录，包含完整的模型权重和配置
- 格式统一：推荐使用HuggingFace的PeftModel格式便于部署
- 自动化脚本：编写save/load脚本，支持命令行参数指定路径
在实际项目中，建议将LoRA权重与基础模型分离保存，这样既保证了模型的可移植性，又便于版本管理和快速回滚。
参考代码结构
model/
├── base_model/
│ ├── config.json
│ └── pytorch_model.bin
└── lora_weights/
├── adapter_config.json
└── adapter_model.bin
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