用 OpenVINO™ GenAI 解锁 LoRA 微调模型推理：高效定制你的大语言模型

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作者：武卓

大语言模型（LLM）彻底改变了人类文本生成的方式，使其在聊天机器人、虚拟助手和内容生成等场景中变得不可或缺。然而，要将这些庞大的模型微调用于特定任务，通常需要大量的计算资源和训练时间。但如果你可以在不重新训练整个模型的情况下，高效地完成微调，会怎样？这正是 LoRA（低秩适配，Low-Rank Adaptation）大显身手的地方。

LoRA 通过引入一组小型可训练矩阵，为大模型提供了一种轻量级、低成本的定制方式，大幅降低了内存占用。现在，借助 OpenVINO™ GenAI，你可以无缝集成 LoRA适配器，实现对大语言模型的快速个性化定制。开发者还可以一次性加载多个 LoRA 适配器，并在运行时快速切换，无需重新编译基础模型。无论你是在构建智能客服机器人、生成个性化内容，还是自动化知识管理流程，OpenVINO 搭配 LoRA 适配器都能帮助你用更少的资源，实现更多可能。

接下来，我们一起来看看，使用 OpenVINO GenAI 运行 LoRA 适配器 进行 LLMs 推理，究竟有多简单！

目录

1. 克隆OpenVINO™ GenAI GitHub仓库

2. 为AI 模型转化安装依赖包

3. 下载和准备大语言模型及其LoRA适配器

4. 使用LoRA适配器运行LLM推理

5. 使用C++构建和运行带有LoRA的文本生成

6. 结论

步骤1: 克隆 OpenVINO™ GenAI GitHub仓库

要使用 OpenVINO GenAI API 实现推测式解码，首先需要克隆 openvino.genai GitHub 仓库。该仓库包含带有LoRA适配器的文本生成的示例实现，支持 Python 和 C++，可帮助开发者快速上手并部署高效的 LLM 推理方案。

git clone https://github.com/openvinotoolkit/openvino_genai.gitcd openvino_genai

步骤2: 为AI 模型转化安装依赖包（Python）