llama factory lora微调参数
时间: 2025-04-20 19:30:13 浏览: 50
### Llama Model LoRA Fine-Tuning Parameters Settings
对于Llama模型采用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术进行微调时,参数设定主要围绕着如何有效地引入低秩更新来适应新任务的需求。考虑到Prefix Tuning参数规模约为LM模型整体规模的0.1%,这表明即使是在大型语言模型中,通过调整少量参数也可以实现有效的迁移学习[^1]。
具体到LoRA的应用,在实践中发现其表现可能不如完全微调的原因在于,微调引起的基础模型权重矩阵的变化是高秩的,而这种变化的程度远超过典型LoRA配置所能捕捉的范围,通常是前者的10至100倍[^2]。这意味着为了使LoRA达到较好的效果,需要精心设计超参数以平衡模型性能与计算资源消耗。
针对Llama模型使用LoRA进行微调的具体参数设置建议如下:
- **Rank (r)**: 控制新增加层内神经元数量的比例,默认值可以设为4或8,取决于目标应用对精度的要求以及可用硬件条件。
- **Alpha**: 影响预训练权重和自定义增量之间融合程度的一个因子,一般推荐初始测试时将其设为rank大小相同即可获得不错的结果。
- **Dropout Rate**: 为了避免过拟合现象的发生,适当降低dropout rate有助于提高泛化能力,可尝试从0.1开始逐步调整观察影响。
此外,当指定`model_name_or_path="unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit"`时,意味着正在加载一个已经经过初步优化处理过的版本,此时应当注意确保所选LoRA配置不会破坏原有结构特性[^4]。
```python
from peft import get_peft_model, LoraConfig
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=8,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
)
peft_model_id = "unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit"
model = ... # 加载base model
model = get_peft_model(model, lora_config)
```
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