大语言模型训练lora

### 使用LoRA进行大语言模型训练的方法

#### 准备环境
为了使用LoRA对大型语言模型进行微调，首先需要准备合适的开发环境。这包括安装必要的库和支持工具。假设已经有一个Python环境设置好，则可以继续安装所需的依赖项。

pip install transformers loralib torch datasets evaluate

这些命令将安装`transformers`库用于加载预训练的语言模型，`loralib`作为实施LoRA的关键组件，以及其他辅助库如`torch`、`datasets`和`evaluate`以便于数据处理与评估[^2]。

#### 加载预训练模型
接下来是从Hugging Face的Transformers库中加载一个预训练好的大型语言模型。这里以BERT为例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

这段代码初始化了一个基于BERT的基础无大小写版本的分词器(`BertTokenizer`)以及相应的分类模型(`BertForSequenceClassification`). 这些都是后续操作的前提条件[^3].

#### 应用LoRA修改架构
引入LoRA机制意味着要向现有的Transformer层内嵌入新的可训练参数——即低秩矩阵A和B。具体来说，就是在每一层Attention模块之后添加一层带有特殊配置的Linear变换:

import loralib as lora

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Linear):  # 对所有线性层应用LoRA
        rank = 4  # 设置rank值，可以根据实际情况调整
        bias = hasattr(module, 'bias') and module.bias is not None
        new_module = lora.LoRALinear(
            in_features=module.in_features,
            out_features=module.out_features,
            r=rank,
            lora_alpha=8.,
            lora_dropout=0.1,
            merge_weights=False,
            bias=bias
        )
        setattr(model.get_submodule(name[:name.rfind('.')]), name[name.rfind('.'):], new_module)

# 冻结原有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad_(False)

# 解冻新加入的LoRA参数
for n, p in model.named_parameters():
    if any([k in n for k in ("lora_A", "lora_B")]):
        p.requires_grad_(True)

上述脚本遍历整个网络结构中的每一个子模块，并识别出所有的全连接层(nn.Linear)，随后替换成经过改造后的LoRA版线性映射(loralib.LoRALinear)[^4]. 同时也完成了对原始权重的冻结工作，仅允许新增加的小型矩阵参与反向传播过程.

#### 数据集准备与训练流程定义
准备好数据集后就可以着手编写具体的训练逻辑了。考虑到篇幅限制，下面给出简化版的数据读取方式及简单的训练循环框架：

from datasets import load_dataset
from transformers import Trainer, TrainingArguments

dataset = load_dataset('glue', 'mrpc')
train_data = dataset['train'].shuffle(seed=42).select(range(16))  # 取部分样本测试
eval_data = dataset['validation']

training_args = TrainingArguments(output_dir='./results',
                                  num_train_epochs=3,
                                  per_device_train_batch_size=8,
                                  per_device_eval_batch_size=8,
                                  warmup_steps=500,
                                  weight_decay=0.01,
                                  logging_dir='./logs')

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=eval_data,
    tokenizer=tokenizer
)

trainer.train()

此段程序展示了如何利用HuggingFace提供的API快速搭建起一套完整的训练管道，其中包括但不限于指定超参设定、选择设备数目、定义日志保存路径等重要环节[^5].