LORA微调LLAMA - CSDN文库

### 使用LoRA技术微调LLaMA大语言模型 #### 一、环境准备为了成功应用LoRA技术对LLaMA进行微调，需确保安装必要的库并配置好运行环境。这通常涉及PyTorch及其扩展包`transformers`和`peft`（用于实现LoRA）。对于硬件资源有限的情况，调整参数如`micro_batch_size=1`可以有效降低内存占用，使得像A800这样的单张显卡也能处理大规模模型[^2]。 ```bash pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes ``` #### 二、加载预训练模型通过Hugging Face的Transformers库轻松获取已有的LLaMA模型权重文件，并将其加载到指定设备上： ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "your_model_path" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, load_in_8bit=True, # 如果使用int8量化则开启此选项 device_map="auto", # 自动分配至可用GPU ) ``` #### 三、初始化LoRA适配器利用PEFT库中的功能来创建一个基于现有模型架构的新层——即所谓的低秩适应(LoRA)，它允许只修改少量新增加的参数而不是整个网络结构: ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model lora_config = LoraConfig( r=16, # 秩大小，默认为16 lora_alpha=32, # LoRA缩放因子 target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 需要添加LoRA模块的位置 lora_dropout=0.05, # 应用在新加入矩阵上的dropout概率 ) model = get_peft_model(model, lora_config) print(f"Trainable parameters after applying LoRA: {sum(p.numel() for p in model.parameters() if not p.requires_grad)}") ``` #### 四、数据集准备与迭代优化过程定义适合目标任务的数据读取逻辑以及相应的损失函数计算方式；接着就可以按照常规流程执行训练循环，在每轮结束后保存最佳版本的checkpoint以便后续部署或进一步精炼. ```python import datasets from torch.utils.data.dataloader import DataLoader from transformers import Trainer, TrainingArguments dataset = datasets.load_dataset('path_to_your_data') train_dataloader = DataLoader(dataset['train'], batch_size=4) training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", per_device_train_batch_size=4, num_train_epochs=3, logging_steps=10,) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataloader.dataset, ) trainer.train() ```

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