使用peft进行Fine Tuning（大模型微调）

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原创最新推荐文章于 2026-09-19 21:19:01 发布 1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

大模型微调——PEFT PEFT（参数高效微调）是用于高效微调大模型的技术，针对全量微调成本高问题。其方法分 Additive、Selective、Reparametrization-based 三类，本文将简要分析其中几个方法的内容阅读详情

1. 大模型微调简介

大模型（Large Language Models, LLMs）通常是指模型参数量极大的深度学习模型，能够理解和生成人类语言，在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务。

我们首先会想为什么要进行大模型微调，这是因为大模型的训练成本极其高昂，同时大模型的知识库有其滞后性，以及希望在特定任务上的能力能够得到提升。为此，微调（Fine-tuning）成为了一种重要手段，其借鉴于计算机视觉模型的迁移学习，这是一个非常伟大的想法。总之，通过对预训练模型进行针对性调整，我们可以使其适应具体应用场景，那么更新大模型知识的方法除了微调这一种，还有一种叫RAG（增强检索生成），这就是后话了。

2. 微调的主要方法

2.1 全量微调（Full Fine-tuning）

描述：对预训练模型的所有参数都进行更新
优点：灵活性高
缺点：需要较大的计算资源
使用场景：目标任务数据量大且计算资源充足（一般不使用）

2.2 指令微调（Instruction Tuning）

描述：用在特定任务任务下的明确指令和示例也对大模型进行微调，不更新模型知识
优点：专注于特定任务的微调，保留了模型的基础能力
缺点：限制较大，无法充分发挥模型能力

2.3 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-tuning，PEFT）

参数高效微调有以下几种，我们后续会主要实战lora微调，其他的将在后续的文章的里更新。

2.3.1 Adapter Tuning

描述：在模型的每一层插入小型的适配模块，仅训练这些模块的参数

2.3.2 Prompt Tuning

描述：通过优化提示（prompt）而非模型参数来引导模型输出

2.3.3 Prefix Tuning

描述：在模型输入前添加一个连续的且任务特定的向量序列称之为prefix，固定PLM的所有参数，只更新优化特定的任务的prefix

2.3.4 LoRA （Low-Rank Adaptation）

描述：通过低秩分解的方式更新模型权重，显著减少了需要训练的参数数量。

3. 微调的关键步骤

3.1 数据准备

我们要收集与目标任务相关的标注数据。本篇文章将使用alpaca_gpt4_data_zh.json数据集进行微调。

3.2 模型选择

我们要选择适合任务需求的预训练模型，其中Qwen系列的模型在各个尺寸上的都比较齐全，为方便演示本次演示将使用qwen2.5-0.5b。

3.3 超参数设置

我们要确定学习率、批量大小、训练轮数等超参数，但这些都需要我们进行大量的实践，也就是说，什么样的超参数会更好，更多的是根据实验人员的经验来设置的。

3.4 训练与验证

在训练集上进行微调，此次训练会使用huggingface的库peft。

3.5 模型评估与部署

在测试集上全面评估模型性能，确保其满足实际应用需求。

4 微调实战

4.1 实验环境

NVIDIA RTX 3060 （12GB）显存
transformers==4.46.3
peft==0.14.0
datasets

4.2 安装依赖

pip install transformers
pip install peft

4.3 准备数据集

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset('json', data_files='alpaca_gpt4_data_zh.json')
# dataset["train"].save_to_disk("alpaca_gpt4_data_zh")
dataset = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.1)

4.4 加载预训练模型和分词器

# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct')
import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
# 设置精度为float16
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16)
# 将模型参数迁移到GPU
model = model.cuda()
# 打印模型结构
print(model)

4.5 配置LoRA

from peft import LoraConfig, get_peft_model, set_peft_model_state_dict, get_peft_model_state_dict, TaskType
lora_r = 32
lora_alpha=16
target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj"]
loraconfig = LoraConfig(
    r=lora_r,
    lora_alpha=16,
    target_modules=target_modules,
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM
)
model = get_peft_model(model,loraconfig)

4.6 数据预处理

def generate_tokenize(one):
    MAX_LENGTH = 256
    input_ids,attention_mask,labels = [],[],[]
    instruction = tokenizer("\n".join(["Human: "+ one["instruction"],one["input"]]).strip() + "\n\nAssistant: ")
    response = tokenizer(one["output"] + tokenizer.eos_token)
    input_ids = instruction["input_ids"] + response["input_ids"]
    attention_mask = instruction["attention_mask"] + response["attention_mask"]
    labels = [-100] * len(instruction["input_ids"]) + response["input_ids"]
    if len(input_ids) > MAX_LENGTH:
        input_ids = input_ids[:MAX_LENGTH]
        attention_mask = attention_mask[:MAX_LENGTH]
        labels = labels[:MAX_LENGTH]
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }

tokenizer_dataset = dataset.map(generate_tokenize, remove_columns=dataset['train'].column_names)
train_data = tokenizer_dataset['train']
val_data = tokenizer_dataset['test']

4.7 微调模型

from transformers import TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq

args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_ft",
    per_device_train_batch_size=8,
    logging_steps=10,
    num_train_epochs=1,
    fp16=True,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_data,
    data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer, padding=True),
)

trainer.train()

4.8 加载原有模型并合并训练完得到的权重

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# 模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16)
model = model.cuda()

from peft import PeftModel
lora_model = PeftModel.from_pretrained(model, model_id="lora_ft/checkpoint-5492")

prompt = tokenizer("Human: {}\n{}".format("生成一个人们去野营旅行可能需要的十件物品的清单。", "").strip() + "\n\nAssistant: ", return_tensors="pt").to(model.device)
response = tokenizer.decode(lora_model.generate(**prompt,max_length=256,do_sample=False)[0],skip_special_tokens=True)
print(response)

4.9 保存微调后的模型

output_model_dir = "merge_model"
mergemodel = lora_model.merge_and_unload()
mergemodel.save_pretrained(output_model_dir)
tokenizer.save_pretrained(output_model_dir)

4.10 使用微调后的模型

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_dir = "merge_model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir)
model = model.cuda()

prompt = "生成一个人们去野营旅行可能需要的十件物品的清单。"

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)

generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

本次微调大概需要25分钟，还是很快的，同时也会发现微调后针对同一个问题回答的效果更好了，当然这只是一个小的实验，仍然有很多工作可以去做，下面是微调前和微调后的对比。

微调前

微调后

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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