Lora微調LLM模型的完整代碼

Lora (Lightweight Optimization Routine)通常用于轻量级模型的微调，它是一种简化版的训练过程，特别是针对已经预训练的大规模语言模型如LLMs（Large Language Models）。在微调这样的模型时，由于大模型参数众多，直接使用全部参数进行训练可能会非常耗时。Lora通过只更新一小部分参数来达到快速适应新任务的目的。

然而，具体的Lora微调LLM模型的代码并没有一个固定的、通用的形式，因为这会依赖于使用的库（如Hugging Face的Transformers）、模型架构（比如BERT、T5等）、以及实际任务的细节。以下是一个简化的Python示例，使用Hugging Face的transformers库，假设我们有一个预训练的`BertForSequenceClassification`模型：

from transformers import BertModel, BertTokenizerFast, Trainer, TrainingArguments
import torch

# 加载预训练模型和分词器
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义微调的数据集和处理函数
def process_data(dataset):
    # 这里假设dataset是一个包含文本和标签的Dataloader实例
    return tokenizer(dataset['text'], truncation=True, padding='max_length'), dataset['labels']

# 将模型转换为Lora模式
# 在Hugging Face的Lora版本中还没有官方支持，你可以自定义一个简单的策略，例如只更新最后几层
# model.lora_mode()  # 假设这个方法不存在，你需要实现这个功能

# 微调参数设置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 总的训练轮数
    per_device_train_batch_size=16,  # 每个GPU/设备的批次大小
    per_device_eval_batch_size=64,   # 评估批次大小
)

# 创建Trainer并开始微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,  # 根据实际情况填充训练数据集
    data_collator=lambda batch: process_data(batch),
)
trainer.train()