lora微调llama2

### 使用LoRA技术对LLaMA2大语言模型进行微调 #### 准备环境与安装依赖库 为了能够顺利地应用LoRA技术来微调LLaMA2，首先需要准备合适的开发环境并安装必要的Python包。这通常涉及到设置虚拟环境以及通过`pip`命令安装所需的软件包。 ```bash conda create -n lora_env python=3.9 conda activate lora_env pip install transformers peft datasets torch accelerate ``` 上述代码片段展示了创建一个新的Conda环境，并激活该环境后安装一系列用于处理深度学习任务特别是自然语言处理任务所必需的工具和库[^2]。 #### 加载预训练模型与Tokenizer 接着要加载已经预先训练好的LLaMA2模型及其对应的分词器（tokenizer），这是后续所有工作的基础： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, load_in_8bit=True, device_map='auto', ) ``` 这段脚本说明了如何利用Hugging Face Transformers库中的API轻松获取指定版本的LLaMA2模型实例化对象。 #### 应用LoRA配置到模型上 为了让LLaMA2支持低秩自适应(LoRA)，还需要对其进行额外的配置调整。具体来说就是向原有的Transformer结构中加入少量可训练参数，从而实现高效而有效的迁移学习目标而不影响原有权重矩阵的整体规模。 ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=16, # LoRA attention dimension lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none", ) peft_model = get_peft_model(model, lora_config) print(peft_model.print_trainable_parameters()) ``` 这里定义了一个适用于大多数场景下的默认LoRA超参组合，并将其应用于之前加载完成的基础模型之上。同时打印出当前状态下哪些部分是可以被更新优化的参数列表[^1]。 #### 数据集准备与Fine-tuning流程执行 最后一步则是准备好用来指导模型改进方向的数据集合启动实际意义上的精调过程。这部分工作可能涉及数据清洗、格式转换等一系列前期准备工作之后再正式进入迭代训练阶段。 ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("my_custom_dataset") # 替换成自己的数据源路径 trainer = Trainer( model=peft_model, args=TrainingArguments(output_dir="./results"), train_dataset=dataset["train"], eval_dataset=dataset["validation"] ) trainer.train() ``` 此段程序示范了怎样基于Transformers框架所提供的高级接口快速搭建起一个完整的fine-tune流水线，包括但不限于选择合适的学习率调度方案、设定早停机制等细节控制项均可以在`Trainer`类内部灵活定制。