评估表（1-5分）

评估表（1-5分）

【免费下载链接】alpaca-lora-7b 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/tloen/alpaca-lora-7b

• 指令遵循度：_____
• 事实准确性：_____
• 逻辑连贯性：_____
• 创造性/有用性：_____
• 安全合规性：_____

典型错误分析

1. [错误类型]：示例与原因分析
2. [错误类型]：改进建议

## 模型部署：3种企业级部署方案

### 方案1：本地API服务部署

```python
from peft import PeftModel
from transformers import LLaMATokenizer, LLaMAForCausalLM

tokenizer = LLaMATokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-7b-hf")
model = LLaMAForCausalLM.from_pretrained(
    "decapoda-research/llama-7b-hf",
    load_in_8bit=True,
    device_map="auto",
)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "./lora-alpaca-512-qkvo")

# API服务
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.post("/generate")
def generate_text(instruction: str, input_text: str = ""):
    prompt = f"### 指令: {instruction}\n### 输入: {input_text}\n### 输出: "
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=256,
        temperature=0.7,
        do_sample=True
    )
    return {"result": tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)}

方案2：与LangChain集成

from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7
)

llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["instruction"],
    template="### 指令: {instruction}\n### 输出: "
)
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
print(chain.run("解释什么是区块链技术"))

企业级案例：3个行业应用场景

案例1：客服对话机器人微调

# 行业数据集构建
custom_dataset = load_dataset("json", data_files="customer_service_data.json")

# 微调特定模块增强对话能力
python finetune.py \
    --base_model='decapoda-research/llama-7b-hf' \
    --num_epochs=8 \
    --lora_target_modules='[q_proj,v_proj]' \  # 重点优化查询和值投影
    --lora_r=24 \
    --learning_rate=2e-4 \
    --data_path='customer_service_data.json'

案例2：代码生成助手

通过调整超参数优化代码生成能力：

• lora_r=32（增加表达能力）
• cutoff_len=1024（支持长代码上下文）
• 增加code_x_glue等代码数据集

常见问题解决：10个调试技巧

问题1：训练过程中显存溢出

解决方案：

1. 降低micro_batch_size至4
2. 启用gradient_checkpointing
3. 使用bitsandbytes的4-bit量化

python finetune.py \
    --load_in_4bit \
    --gradient_checkpointing \
    --micro_batch_size=4

问题2：模型生成重复内容

解决方案：

1. 降低temperature至0.5-0.6
2. 增加top_p参数至0.9
3. 设置repetition_penalty=1.1

总结与进阶路线

微调效果验收清单

•  模型大小控制在200MB以内
•  在测试集上perplexity<12
•  连续10轮训练损失下降稳定
•  人工评估5项指标均≥4分

进阶学习路径

timeline
    title 大模型微调工程师成长路线
    第1阶段 : 掌握LoRA基础微调（本文内容）
    第2阶段 : 探索QLoRA/IA³等优化技术
    第3阶段 : 多模态模型微调扩展
    第4阶段 : 构建微调平台与自动化流程

【免费下载链接】alpaca-lora-7b 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/tloen/alpaca-lora-7b