大模型微调实战：LORA轻量级微调DeepSeek

一、 LORA 与 LORA 微调简介

LORA（Low-Rank Adaptation） 是一种高效的参数高效微调方法，其核心思想是通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩适配矩阵（低秩分解矩阵 A 和 B），仅对这部分新增参数进行训练，从而大幅减少计算和显存开销。与传统全参数微调相比，LORA 通过冻结原始模型参数，仅更新适配层参数，实现了轻量化训练。

在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A负责降维，第二个矩阵B负责升维，中间层维度为r，从而来模拟所谓的本征秩（intrinsic rank）。

LORA 微调 的具体实现是通过 peft（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库，结合 transformers 框架完成。例如，在 DeepSeek-7B 模型中，LORA 可针对注意力机制的关键层（如 q_proj、v_proj）进行适配，保留模型通用能力的同时，快速适应特定任务需求。

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二、LORA 微调的优势与特点

资源占用低
通过仅训练低秩矩阵（如秩 r=8），显存需求可降低 5-10 倍。例如，DeepSeek-7B 在 4bits 量化后，显存占用仅需约 6GB，支持消费级显卡（如 RTX 3090）训练。

训练速度快
参数更新量减少 90% 以上，训练速度显著提升。实验显示，1200 条数据的微调可在 5 分钟内完成。

灵活适配场景
支持动态