【04】基于 LoRA 微调垂直领域客服问答应用

基于 LoRA 微调垂直领域客服问答模型并部署为 API 的任务。这是一个非常实用的项目，让我们一步步来完成。

设计方案概述

我们将采用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术来微调一个预训练的语言模型（例如 LLaMA），使其在医疗或法律等垂直领域问答中表现更出色。微调完成后，我们会将 LoRA 权重合并到原始模型中，然后部署为一个可供调用的 API。

整个流程可以分为以下几个关键步骤：

1. 准备领域语料： 获取并处理垂直领域的问答数据集。
2. 选择和准备基础模型： 选择一个合适的预训练模型，并准备好其环境。
3. 使用 LoRA 进行微调： 利用 LoRA 技术在领域语料上对模型进行高效微调。
4. 评估模型表现： 评估微调后的模型在垂直领域问答任务上的准确率。
5. 合并 LoRA 权重： 将微调得到的 LoRA 权重合并到原始模型中。
6. 部署为 API： 将合并后的模型部署为可调用的 RESTful API。

针对您提到的技术难点，我们将详细说明解决方案：

1. 如何准备领域语料&#