lora大模型微调代码

### 关于LoRA大模型微调的代码示例对于希望了解如何利用低秩适应（Low-Rank Adaptation, LoRA）技术来优化大型预训练模型的学习者而言，存在多种资源可以提供帮助。一种方法是在Keras框架下通过LoRA实现Gemma模型的精调[^1]。 #### 利用Hugging Face Transformers库进行LoRA微调的例子下面展示了一个基于Python和Transformers库的具体实例，该实例展示了怎样应用LoRA策略对BERT这样的大型语言模型执行参数高效的迁移学习： ```python from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments import torch from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType model_name_or_path = "bert-base-uncased" tokenizer_name = model_name_or_path output_dir = "./results" peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.SEQ_CLS, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) training_args = TrainingArguments( output_dir=output_dir, learning_rate=5e-5, per_device_train_batch_size=8, num_train_epochs=3, weight_decay=0.01, logging_steps=10, evaluation_strategy="epoch", save_strategy="epoch", load_best_model_at_end=True, ) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path) model = get_peft_model(model, peft_config) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, tokenizer=tokenizer, ) trainer.train() ``` 此段代码首先定义了一些必要的配置选项以及训练参数设置；接着加载了基础的大规模预训练模型并将其转换成支持LoRA调整的形式；最后创建Trainer对象来进行实际的数据集上的训练过程[^4]。上述例子中的`LoraConfig`类允许指定用于控制LoRA行为的关键超参，比如矩阵分解后的维度大小(`r`)、缩放因子(`lora_alpha`)等。这些设定有助于减少额外引入的新参数数量从而提高计算效率的同时保持良好的泛化性能[^2]。

阅读全文