开源模型微调实战：从预训练权重加载到Fine-tune全过程
在开源大模型训练与推理技术社区中，模型微调（Fine-tune）是每位AI工程师必须掌握的核心技能。本文将带你从零开始，完整复现一次开源模型的微调流程。
1. 环境准备与依赖安装
首先，确保你已安装必要的依赖库：
pip install transformers datasets accelerate torch
2. 加载预训练模型权重
我们以Hugging Face上的BERT为例，加载预训练权重：
from transformers import BertTokenizer, BertModel
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)
3. 数据准备与预处理
准备你的微调数据集，例如分类任务的数据：
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("csv", data_files="data.csv")
# 预处理函数
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], truncation=True, padding=True)
dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
4. 模型微调配置
设置训练参数并启动训练：
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=16,
save_steps=1000,
logging_steps=100,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset["train"],
)
trainer.train()
5. 推理与评估
微调完成后，即可进行推理测试：
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
本流程可复用于各类开源大模型的微调任务，是社区中工程师们常用的方法论实践。
注：本文内容基于开源技术分享原则，所有代码均可在社区讨论区找到更详细的实现方案。
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