llama微 LoRA微调 - CSDN文库

### 对Llama模型进行LoRA微调的技术教程 #### 1. 导入必要的库为了实现Llama模型的LoRA微调，需要导入`transformers`库中的Llama模型和分词器，以及`peft`库中的`PeftModel`类来处理LoRA微调模型[^1]。 ```python from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer from peft import PeftModel, LoraConfig, get_peft_model import torch ``` #### 2. 加载预训练的Llama模型和分词器加载Hugging Face上的预训练Llama模型及其对应的分词器。这一步是为了准备基础模型以便后续微调。 ```python model_name_or_path = "meta-llama/Llama-2-7b-hf" tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) base_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained( model_name_or_path, load_in_8bit=True, device_map="auto", ) ``` 此部分操作确保了能够正确初始化Llama模型并将其配置到适合运行的设备上[^4]。 #### 3. 配置LoRA参数通过定义`LoraConfig`对象设置LoRA的具体超参数，这些参数控制着哪些权重会被调整以及调整的程度。 ```python lora_config = LoraConfig( r=16, # LoRA attention dimension lora_alpha=32, # Alpha parameter for scaling target_modules=["q_proj", "v_proj"], # Specify which modules to apply LoRA on lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个适用于因果语言建模任务的LoRA配置文件[^2]。 #### 4. 将LoRA应用至基础模型利用`get_peft_model`函数把前面设定好的LoRA配置应用于已经加载的基础LLaMA模型之上。 ```python peft_model = get_peft_model(base_model, lora_config) print(peft_model.print_trainable_parameters()) ``` 这一过程使得只有指定层内的少量参数被标记为可训练状态，从而极大地减少了计算资源需求量[^3]。 #### 5. 数据集准备与训练流程设计准备好用于微调的数据集之后，就可以按照常规监督学习的方式构建数据加载器，并编写相应的优化循环逻辑来进行实际训练工作。这里省略具体细节以保持简洁明了。 --- #### 总结通过对以上几个关键环节的操作指导，可以顺利完成基于LoRA技术对Llama系列大语言模型的有效低秩适应性微调作业。这种方法不仅有助于降低内存消耗还加快收敛速度，在有限算力条件下尤为实用。

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