基于LoRA微调大模型的完整实践与踩坑记录
在开源大模型微调领域，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其高效、低资源消耗的特点，成为众多ML工程师的首选方案。本文将结合实际项目经验，分享完整的LoRA微调流程及关键注意事项。
环境准备
首先安装必要的依赖包：
pip install transformers datasets peft accelerate torch
微调流程
- 数据准备：使用
datasets加载自定义数据集，确保格式为{"text": "..."}。 - 模型加载：
from transformers import AutoModelForCausalLM, LlamaTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("huggingface_model_path")
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("huggingface_model_path")
- LoRA配置：
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1)
model = get_peft_model(model, config)
- 训练设置：使用
Trainer配合TrainingArguments进行训练。
踩坑记录
- 显存问题：建议使用梯度累积或混合精度训练，避免OOM。
- 参数调优：r=8为起点，可尝试16、32等值观察效果。
- 评估陷阱：需在验证集上测试，避免过拟合。
本实践可作为生产环境部署前的预研方案，具备良好的复现性。
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