大模型lora微调实战

### 大模型 LoRA 微调实战教程

#### 选择合适的环境配置
为了顺利进行大模型的LoRA微调，建议使用具备良好硬件支持（如GPU）的工作站或云平台。安装必要的依赖库，例如PyTorch、Transformers等工具包，这些对于加载预训练模型和支持自定义层至关重要[^1]。

#### 准备数据集
针对特定应用场景准备高质量的数据集是至关重要的一步。以代码生成为例，可以收集来自GitHub或其他开源项目的源码片段作为训练样本。确保数据经过清洗处理，去除无关字符并保持一致格式[^2]。

#### 加载基础模型与设置超参数
利用Hugging Face提供的API轻松获取StarCoder这样的大型编码解码器架构。接着设定一些基本的学习率、批次大小等超参来指导后续优化过程。

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Trainer, TrainingArguments

model_name = "bigcode/starcoder"
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    learning_rate=5e-5,
)

#### 应用LoRA技术调整网络结构
通过引入低秩适应机制，在原有权重矩阵基础上增加两个较小规模的新矩阵U和V，使得最终输出等于原始全连接层加上UV乘积的结果。这种方式不仅减少了额外存储开销还加快了收敛速度。

import loralib as lora

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, torch.nn.Linear):
        # 将线性变换替换为带有LoRA特性的版本
        new_module = lora.LoRALinear(
            in_features=module.in_features,
            out_features=module.out_features,
            r=4  # 秩数r的选择取决于具体任务需求
        )
        setattr(parent_module_of(name), name.split('.')[-1], new_module)

#### 开始训练流程
有了上述准备工作之后就可以启动Trainer对象来进行实际迭代更新了。期间可根据实际情况调整验证频率、保存策略等内容以便更好地监控进度和效果。

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset
)

trainer.train()

#### 测试评估性能提升情况
完成一轮或多轮次训练后，应当对新得到的模型进行全面评测，对比未加LoRA前后的差异之处。这有助于确认所做改动确实带来了预期中的改进，并为进一步探索提供了依据。