大模型微调lora

### LoRA 微调方法概述 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的模型微调技术，旨在减少参数量的同时保持性能。其核心思想是通过引入低秩分解矩阵来替代原始全连接层中的权重矩阵更新过程[^4]。具体来说，在传统微调过程中，整个权重矩阵会被更新；而在 LoRA 中，仅需调整两个较小的矩阵 \(A\) 和 \(B\) 的乘积形式 \(BA\) 来近似原权重的变化。 以下是基于 PyTorch 和 Hugging Face 实现 LoRA 微调的具体方法： --- ### 使用 Hugging Face 进行 LoRA 微调 Hugging Face 提供了一个名为 `peft` 的库（Parameter-Efficient Fine-Tuning），支持多种高效微调策略，其中包括 LoRA。以下是一个完整的实现流程： #### 安装依赖 首先安装必要的 Python 库： ```bash pip install transformers peft datasets accelerate bitsandbytes torch ``` #### 数据准备 加载并预处理用于微调的数据集。假设我们使用的是 GLUE 数据集中的一部分： ```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("glue", "mrpc") # 替换为你自己的数据集名称 ``` #### 加载预训练模型 选择一个适合的任务类型的预训练模型，例如 BERT 或 RoBERTa： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification model_name = "bert-base-cased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) ``` #### 配置 LoRA 参数 利用 `peft` 创建 LoRA 配置文件，并将其应用于模型中： ```python from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_int8_training lora_config = LoraConfig( r=16, # 秩大小 (rank size)，通常设置为 8 到 32 lora_alpha=32, # 控制缩放因子，默认等于 rank * alpha/r target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 要替换的目标模块列表 lora_dropout=0.05, bias="none", ) # 将模型转换为 int8 格式以节省显存 model = prepare_model_for_int8_training(model) # 添加 LoRA 可学习参数到模型中 peft_model = get_peft_model(model, lora_config) peft_model.print_trainable_parameters() # 查看可训练参数数量 ``` #### 训练配置与启动 定义优化器、损失函数以及训练循环逻辑： ```python import torch from torch.optim import AdamW from tqdm.auto import tqdm optimizer = AdamW(peft_model.parameters(), lr=5e-5) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") peft_model.to(device) for epoch in range(3): # 设置迭代次数 for batch in dataset["train"]: inputs = tokenizer(batch["sentence1"], batch["sentence2"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to(device) labels = torch.tensor(batch["label"]).unsqueeze(0).to(device) outputs = peft_model(**inputs, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` #### 模型保存与推理 完成训练后，可以将 LoRA 修改后的权重单独导出以便后续部署或迁移至其他设备上运行： ```python peft_model.save_pretrained("./lora_output_dir") # 推理阶段只需加载对应的 LoRA 权重即可恢复效果 from peft import PeftModel inference_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) inference_model = PeftModel.from_pretrained(inference_model, "./lora_output_dir") ``` --- ### 关键点总结 1. **效率提升**：相比传统的全量微调方式，LoRA 显著降低了计算成本和存储需求。 2. **灵活性强**：适用于各种下游任务，包括但不限于文本分类、命名实体识别等[^1]。 3. **兼容性强**：借助于 Hugging Face 生态系统工具链的支持，开发者能够快速构建端到端解决方案[^2]。 ---