10、大模型参数高效微调与强化学习微调方法

大模型参数高效微调与强化学习微调方法

1. LoRA与QLoRA技术

1.1 LoRA推理与权重合并

在进行推理时，需要加载预训练大语言模型（LLM）的权重和新的LoRA权重并将它们合并。以下是使用Hugging Face实现的代码示例：

from peft import PeftModel, PeftConfig
peft_model_base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_dir, 
                                                       torch_dtype=torch.bfloat16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model_dir)
peft_model = PeftModel.from_pretrained(peft_model_base, 
                                       model_dir, torch_dtype=torch.bfloat16, is_trainable=False)

由于秩分解矩阵比原始权重小得多，因此可以为每个租户高效地微调不同的集合，并在推理时通过将权重与原始模型合并来切换它们。合并适配器权重与原始基础模型有两种方法：

• 合并LoRA适配器与原始模型 ：为特定租户（如租户1）训练一组LoRA矩阵（LoRA适配器）后，进行推理时，将Lo