不写一行代码，把大模型变成安全编码专家 | LLaMA-Factory 微调实战

“AI写代码很快，但安全吗？”

下面这份来自权威机构的调研数据为你解密真相：

数据来源	测试范围	数据结果	结论
Stanford + 康奈尔 联合实验	GitHub Copilot、ChatGPT 等 5 种主流模型	平均35.8% 的代码片段含已知漏洞（CWE）	每 3行 AI 代码就有 1 行隐患
Veracode 2024 报告	超 25 万应用扫描	36% 的 Copilot 生成代码含高危漏洞	每3行代码有1个“致命伤”
CSET 2024 风险简报	5 大语言模型 + 常见场景提示	≈50% 生成代码存在可被利用的重大错误	近半数直接可被黑客利用
腾讯啄木鸟团队实网拦截	金融、电商等真实项目	一次 AI 生成支付接口未加密日志，上万银行卡裸奔	一个漏洞=一次数据海啸
Cloudsmith 开发者调查	4,018 位开发者	42% 代码由 AI 生成，79% 认为 AI 会显著增加恶意软件	AI 产能提升1倍，安全债增加2倍

当 AI 把编码速度提升 173 倍，漏洞也同步指数级增长——快 ≠ 安全

怎样让大模型生成的代码又快又安全呢？

本文带你不用写一行代码把 Qwen2.5-Coder-7B 训练成安全编码小助手！

1 为什么选 LLaMA-Factory？

传统微调	LLaMA-Factory
手写训练脚本	图形化界面
显存炸掉	LoRA + 量化一键瘦身
调参玄学	参数卡片中文释义

Llama Factory把炼丹炉变成傻瓜机。

2. 环境搭建

安装软件和依赖库：

pip install llamafactory[webui]cd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"llamafactory-cli webui

浏览器打开 http://0.0.0.0:7860，你就拥有了一块“模型驾驶舱”。

3 选模型 + 选数据

模型不会选？训练数据不会收集？看这篇：微调本地Qwen大模型（一）原理篇

• 基座模型：Qwen2.5-Coder-7B-Instruct（代码能力 + 中文友好）。
• 训练数据：CyberNative 安全漏洞数据集，已清洗成 security_coder.json，直接丢进 data/ 目录即可。

选基座模型Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

加载模型

和模型聊天

清洗后的训练数据

修改dataset_info.json增加训练数据集security_coder

4 超参数“扫盲卡”

本次微调参数全家桶：

	参数中文	白话解释	值
模型	模型名称或路径	我是谁	Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
微调方法	监督微调阶段	在干嘛	sft
启用训练模式	开启闭关修炼	true
微调方法	修炼门派	lora
应用于所有线性层	改造哪个部位	all
LoRA秩	秘籍多厚	8
缩放因子	原来武功和新武功哪个更重要	16
dropout 率	放弃记不住的技法	0.1
数据集配置	数据集名称	武功秘籍	security_coder
对话模板qwen	秘籍用什么语言	qwen
截断长度	一句话太长了记不住	2048
最大样本数量	学太多了我会走火入魔	500
覆盖缓存数据	脑容量有限	true
数据预处理并行进程数	手脚并用	8
输出配置	输出目录	学完后何去何从	./saves/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct/lora/security_coder
日志记录步数	学会几招记一次笔记	10
保存步数	学会几招保存自己的分身	500
绘制损失曲线	画成长曲线	true
覆盖输出目录	是否保留上次的分身	true
日志保存目录	笔记本位置	./logs/security_coder
训练配置	批处理大小	一次做多少练习	1
梯度累积步数	几轮练习更新一次内功	4
学习率	一次学多少武功	5.0e-5
训练轮数	学几遍秘籍	3
学习率调节器	学习速度时快时慢	cosine
预热阶段占总训练的比例	冷水泡茶慢慢来	0.1
精度	精益求精	True
梯度检查点	忙里偷闲放松一下	true
数据加载并行进程数	眼耳鼻舌其上阵	4
分布式训练超时时间	学太久了	180000000

5 启动训练

• 图形党

WebUI 点“开始”

• 命令党

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 llamafactory-cli train \ examples/train_lora/security_coder_lora_sft.yaml

使用第2，3块GPU做训练

终端实时刷日志，在动哦

6 训练曲线长这样

./images/loss_curve.png
损失一路向下，3 轮即可收敛（约 40 分钟 / RTX 4090-24G）。

损失函数曲线

7 一键导出 & API 上线

llamafactory-cli api \--model_name_or_path./saves/.../security_coder \--template qwen

发布大模型API服务

把地址填进 Cherry Studio，即刻拥有 “安全编码 AI 评审员”。

Cherry Studio配置Security Coder API

8 模型效果评估

用Evalscope评估微调前后模型生成代码的安全性：

指标	微调前（32B）	微调后（7B）	差异
Rouge-1-F	0.2392	0.5872	⬆️ +0.348
Rouge-2-F	0.1219	0.4154	⬆️ +0.293
Rouge-L-F	0.1638	0.5458	⬆️ +0.382
BLEU-4	0.0777	0.3306	⬆️ +0.253
Rouge-1-P	0.1515	0.671	⬆️ +0.519
Rouge-1-R	0.6305	0.5498	⬇️ -0.081

✅ 微调后模型：

• 安全性显著提升：

• 所有 F1分数（Rouge-1/2/L-F） 大幅上升，说明模型更贴近安全代码参考答案。
• BLEU-4 提升 253%，表明长代码片段的修复完整性大幅改善（如缓冲区溢出修复、SQL注入防护）。

• 精确率（Precision）飞跃：

• Rouge-1-P 从 0.15 → 0.67，说明微调后模型极少生成漏洞代码（更少“误伤”）。

• 训练效率：

• 仅用 7B参数 就超越 32B未微调模型，证明安全数据微调比单纯扩大模型更有效。

要德智体全面发展，测一测模型的其他能力怎么样？

偏科有点厉害

彩蛋：3 个踩坑提示

• **显存不足？**开启梯度检查点 + BF16。

• 数据太长？

  截断长度 2048 刚好。

• 想再提速？

  LoRA 秩降到 4，几乎不掉点。

结语

LLaMA-Factory 让微调不再是炼丹，而是 搭积木。
从大模型到“安全编码专家”，只需一杯咖啡的时间。

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