什么是 LoRA 学习笔记

什么是 LoRA？

LoRA 的全称是 Low-Rank Adaptation（低秩适配），它是一种高效的模型微调方法。

✅ 它的核心思想是：不修改原始大模型的参数，而是插入少量新参数（adapter 层）来进行训练，从而达到定制化微调的目的。

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🧠 什么是 LoRA 检查点路径？

“LoRA 检查点路径”指的是 保存了 LoRA 微调结果的文件或文件夹路径。

这个路径中包含了训练后生成的 LoRA adapter 权重文件，它通常：

• 体积小（几十 MB 到几百 MB）

• 不包含完整模型权重

• 需要与原始大模型一起加载使用

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📁 常见的文件结构

举例：

lora_checkpoint/

├── adapter_config.json # LoRA 配置文件

├── adapter_model.bin # 微调后的权重文件

在代码中加载的方式通常是这样的（以 Transformers 库为例）：

from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM 
# 加载原始大模型 
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("模型名称或路径") 

# 加载 LoRA 检查点（即 LoRA 检查点路径）
lora_model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "lora_checkpoint/")

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✅ 总结翻译：

英文术语	中文翻译
LoRA	低秩适配（Low-Rank Adaptation）
LoRA Checkpoint Path	LoRA 检查点路径 / LoRA 微调权重路径
Adapter	适配器层（微调时插入的小参数层）
Fine-tune	微调
Base model	基础模型，原始模型

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如你手上有某个 lora_checkpoint_path 配置或路径值，也可以贴出来，我可以帮你具体解释用途。