大模型高效微调与部署优化技术实战指南

最新推荐文章于 2025-12-01 17:33:31 发布

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#pytorch #深度学习 #人工智能 #机器学习 #langchain #架构

一、模型微调技术详解

1. 全参数微调 vs 参数高效微调

全参数微调 (Full Fine-tuning)

Python

# Hugging Face全参数微调示例  
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments  
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")  
args = TrainingArguments(  
    output_dir="output",  
    per_device_train_batch_size=32,  
    num_train_epochs=3  
)  
trainer = Trainer(model, args, train_dataset)  
trainer.train()

痛点：显存占用大（如Llama2-7B需4×24G GPU）

参数高效微调 (PEFT)

Python

# LoRA微调实战  
from peft import LoraConfig, get_peft_model  
config = LoraConfig(  
    r=8,  
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  
    lora_alpha=32  
)  
model = get_peft_model(base_model