lora微调参数设置

LoRA微调的参数设置是通过针对特定任务微调出新的少量参数，并与原有的预训练参数配合使用。在Linear层的实现上，LoRA多继承了一个LoRALayer，其中设置了一些参数，最主要的是矩阵的秩r。在Linear层中，定义了A和B两个可训练的参数矩阵，并在forward中将主路和旁路输出相加。通过这种方式，LoRA可以实现插件式的应用，方便针对不同任务进行微调。

相关问题

lora微调的超参数

### LoRA 微调中的超参数

#### lora_rank (r)

`lora_rank` 或者 `r` 是指低秩矩阵分解的维度。这个参数决定了额外引入的权重矩阵 A 和 B 的形状，从而影响到模型更新部分的容量。较小的 rank 可以减少计算量并保持较低内存消耗；而较大的 rank 则可能带来更好的性能提升但是会增加资源需求。

config.lora_rank = 8  # 设置rank为8作为例子

[^1]

#### lora_alpha (α)

`lora_alpha` 表示一个比例因子，在前向传播期间用来控制 LoRA 参数相对于原有模型参数的影响程度。具体来说就是通过 α/r 来调整最终应用到网络层上的增量幅度。当 α 值较大时意味着更强地修改原模型行为，反之亦然。通常情况下可以选择与 r 相同或者更大的数值来获得较好的效果。

config.lora_alpha = 32  # 这里假设alpha设为32
scaling_factor = config.lora_alpha / config.lora_rank

#### 学习率 (Learning Rate)

尽管这不是专属于 LoRA 的概念，但在微调阶段适当降低基础预训练模型的学习速率是非常重要的。因为此时的目标是对已经很好地初始化过的参数做细微修正而不是大幅度改变它们。对于新加入的 LoRA 层可以采用相对较高的学习速度以便快速找到合适的解空间位置。

optimizer_grouped_parameters = [
    {
        "params": [p for n, p in model.named_parameters() if 'adapter' not in n],
        "lr": base_learning_rate,
        "weight_decay": weight_decay_value
    },
    {
        "params": [p for n, p in model.named_parameters() if 'adapter' in n],
        "lr": adapter_learning_rate,
        "weight_decay": 0.0
    }
]

[^2]

lora微调Llama

### 对Llama模型进行LoRA微调

#### 准备环境与依赖库安装
为了能够顺利地对Llama模型实施基于LoRA的微调操作，需先准备好相应的开发环境并安装必要的Python包。这通常涉及到PyTorch框架以及特定于Transformer架构的支持工具。

pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes

这些软件包提供了构建和调整大型语言模型所需的基础功能和支持[^1]。

#### 加载预训练模型
通过`transformers`库加载已有的Llama模型作为基础结构，在此之上应用LoRA技术来进行针对性优化。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "your_llama_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name_or_path,
    trust_remote_code=True
)

这段代码片段展示了如何指定要使用的LLaMA版本，并初始化对应的分词器(tokenizer)和模型实例[^2]。

#### 应用LoRA配置
接下来定义用于修改原始权重矩阵的具体设置，即创建低秩更新机制的核心部分——LoRA模块。这里会引入额外的学习参数集，它们将以较低维度的形式存在从而显著减少整体内存占用量。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # Rank of the update matrix.
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
)

peft_model = get_peft_model(base_model, lora_config)

上述脚本说明了怎样设定LoRA的关键超参，比如秩(`r`)决定了新增加层内部连接的数量；而`target_modules`指定了哪些原有组件会被替换为带有自适应能力的新单元[^3]。

#### 数据准备与训练过程
最后一步就是利用实际数据集来指导整个系统的迭代改进流程。对于具体的任务场景而言，可能还需要进一步定制化处理方式，例如文本分类、问答系统或是对话生成等不同应用场景下的输入输出格式转换逻辑。

from datasets import load_dataset
import torch.nn as nn
from transformers import Trainer, TrainingArguments

dataset = load_dataset("path_to_your_data")

training_args = TrainingArguments(output_dir="./results")
trainer = Trainer(
    model=peft_model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["validation"]
)

trainer.train()

以上示例给出了一个简化版的数据读取方法及其关联到Trainer API的方式，以便启动正式的训练周期。