【QA必看】大模型微调原理及PyTorch操作流程

最新推荐文章于 2025-06-09 11:32:55 发布

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#pytorch #人工智能 #python

图 1 模型微调-Fun-tuning

微调（Fine-tuning）： 迁移学习的一种具体实现方式，对预训练模型的参数进行进一步的调整和优化，以适应新的任务。

迁移学习和微调英文可参考这篇：

Transfer learning & fine-tuning (keras.io)

PyTorch作为一款广泛使用的深度学习框架，为模型微调提供了强大的支持和丰富的工具。本文将深入探讨

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Day 5：模型微调全流程实战

翻晒时光的博客

02-18

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掌握领域大模型定制技术，实现垂直领域模型的高效微调与部署。

大模型微调中的内存效率问题及解决方案

人工智能前沿分享

10-07

846

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型（LLMs）在大规模训练中的内存消耗问题日益凸显，传统的参数高效微调技术，如低秩适应（LoRA），虽然在一定程度上缓解了这一问题，但其性能在很多大规模微调场景下仍无法与全参数训练相媲美。为了解决上述问题，香港科技大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究团队共同提出了一种新的训练策略——Layerwise Importance Sampled AdamW（LISA）。

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一文掌握大模型数据准备、模型微调、部署使用全流程

最新发布

leah126的博客

06-09

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大模型微调，通常指有监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT），是在预训练模型（一般称为“基座模型”）的基础上进行的训练过程。预训练模型通常已经掌握了广泛的语言知识和语义表示，但为了让模型在特定任务或领域上表现得更好，我们会在特定任务的数据集上对其进行微调。1）Language Model，LM：一个预训练语言模型 LM，对基础模型微调得到一个微调后的模型使用人工标注的数据对预训练模型进行监督微调，以获得初始版本的生成模型。2）

微调大模型（pytorch)

lbxx1233的博客

07-24

846

复制第一行，然后把identity改了，file_name改为自己的json文件(要把自己的json文件导入data文件夹下，复制粘贴就行），json文件的格式什么的网上都有，这里不赘述。下载过后，此文件应该在/root/.modelscope里，复制新模型的地址，在cli_demo.py的path路径替换并运行。之后需要填型号名称，模型路径就是在vscode里的modelscope的预训练模型的路径。在魔塔社区下载要用的模型，搜索一下，然后找到要用的模型（最好5-9B）这个文件里有好多库，下载一下。

一文详解大模型微调全流程

2201_75499313的博客

06-10

1749

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

大模型微调七步法：让模型更懂你

xiangxueerfei的博客

06-14

1300

在开始实际训练之前，我们需要定义一个函数来评估微调后的模型。

Pytorch—模型微调（fine-tune）

ytusdc的博客

01-02

1万+

对于不同的层可以设置不同的学习率，一般情况下建议，对于使用的原始数据做初始化的层设置的学习率要小于（一般可设置小于10倍）初始化的学习率，这样保证对于已经初始化的数据不会扭曲的过快，而使用初始化学习率的新层可以快速的收敛。

基于llm_finetune技术的南昌大模型微调实践源码

09-30

基于llm_finetune技术的南昌大模型微调实践源码项目，不仅对推动南昌大模型在特定应用场景中的应用具有重要意义，也为其他大型语言模型的微调实践提供了借鉴和参考。通过不断地探索和实践，我们有理由相信，未来人工...

XTuner大模型微调

weixin_41688410的博客

01-26

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本文详细介绍了如何使用 XTuner 工具包进行大语言模型的微调训练。超级详细的保姆级教程。XTuner 是一个专注于高效微调的工具，支持多种微调方法（如 LoRA、QLoRA 等），能够在有限的计算资源下实现高性能的模型训练。文章内容包括 XTuner 的核心功能、典型应用场景、安装与使用方法，以及一个完整的训练流程示例。通过本文，读者可以快速掌握如何使用 XTuner 进行大模型的微调，并将其应用于特定领域或任务中。

大模型微调基本概念（一）大模型训练流程，零基础入门到精通！

Androiddddd的博客

09-25

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如何使用PyTorch进行模型微调

python1234567_的博客

01-08

1924

这里只做简单介绍，详细介绍暂时不展开，后续再单独说明。PyTorch 是一个基于软件的开源深度学习框架，用于构建，将 Torch 的 (ML) 库与基于PyTorch 支持多种神经网络架构，从简单的线性回归算法到复杂的卷积神经网络和用于计算机视觉和自然语言处理 (NLP) 等任务的生成式转换器模型。PyTorch 基于广为人知的 Python 编程语言构建，并提供广泛的预配置（甚至预训练）模型库，使数据科学家能够构建和运行复杂的深度学习网络，同时最大限度地减少在代码和数学结构上花费的时间和精力。

一文全面盘点算法工程师大模型微调技能图谱

zenRRan的博客

04-15

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随着大模型的飞速发展，在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新，从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、PPO、DPO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、开源模型的理解等，几乎每天都有新的发展。我们总结了算法工程师需要掌握的大模型微调技能，并制作了大模型微调技能图谱，希望可以帮助大家将知识体系梳理清楚，为未来在大模型的工作与科研道路上节省时...

【2024最新】深入了解大语言模型（LLM）微调方法（总结）

m0_48891301的博客

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。

大模型微调方法总结

2401_85343303的博客

06-25

1869

P-Tuning v2是一种在不同规模和任务中都可与微调相媲美的提示方法。P-Tuning v2对从330M到10B的模型显示出一致的改进，并在序列标注等困难的序列任务上以很大的幅度超过了Prompt Tuning和P-Tuning。四 Freeze方法Freeze是冻结的意思，Freeze方法指的是参数冻结，对原始模型的大部分参数进行冻结，仅训练少部分的参数，这样就可以大大减少显存的占用，从而完成对大模型的微调。

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

chaishen10000的专栏

06-15

6114

所以价值的计算如下：核心是下面的delta的计算，除了考虑到当前的时刻的奖励值，还考虑到了未来时刻的输出的奖励值nextvalues（只不过这里的奖励值是由critic网络直接输出的每个token对应的分数）。从上图可以看出，给定一个输入x，会生成两个文本y11和y22，一个来自于初始的模型，另一个来自于微调的模型，微调的模型生成的文本还会进入到奖励模型中打分输出rθ，而初始模型和微调的模型生成的结果会用KL散度约束它们的分布，确保模型不会太偏离原来的模型，并且能输出高质量的回复。

大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践

2301_76161259的博客

06-06

2463

本文详细介绍了几种高效微调方法的原理解析和实验效果对比，并基于Unsloth做了一些微调加速的实践尝试。实验效果显示结合优秀的低参微调方法和微调加速，完全可以做到极为高效的微调大模型，可以在极低的资源占用上得到媲美全参微调的效果。作者介绍：刘辉，58同城TEG-AILab大语言模型算法工程师，主要负责灵犀大语言模型的SFT微调工作。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。

使用PyTorch开发AI大模型

AI天才研究院

01-21

2116

1.背景介绍在过去的几年里，人工智能(AI)技术的发展迅速，尤其是深度学习(Deep Learning)技术，它已经成为解决许多复杂问题的关键技术之一。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API，使得开发人员可以快速地构建和训练AI大模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch开发AI大模型，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模型公式详细讲...

有浏览器就行，手把手带你从零微调大模型！

python12345_的博客

07-09

2668

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。

大模型微调是如何实现的

03-28

<think>好的，用户现在问的是“大模型微调是如何实现的”。我需要先回忆一下之前的历史对话，用户之前问过PyTorch的部署工具，现在转向模型微调，可能是同一个项目中的不同阶段。用户可能是在部署模型后，需要进一步调整模型以适应具体任务，所以现在关心微调的方法。首先，用户可能有一定的机器学习基础，但可能对微调的具体步骤和技巧不太熟悉。他们可能想知道微调的基本概念、常用方法以及实际操作中的注意事项。此外，考虑到他们之前问过部署工具，可能对微调后的模型如何部署也有潜在兴趣，但当前问题集中在微调实现上。接下来，我需要整理大模型微调的关键点。大模型如BERT、GPT等，通常采用迁移学习，通过在特定任务的数据上继续训练来适应新任务。常见的微调方法包括全参数微调、参数高效微调（如LoRA、Adapter），以及提示微调（Prompt Tuning）等。需要解释这些方法的原理、适用场景和实现步骤。同时，用户可能关心具体的代码示例，比如如何使用Hugging Face库进行微调，或者如何应用LoRA等技术。需要提供简洁的代码片段，帮助用户理解实际操作。此外，注意事项部分也很重要，比如计算资源、过拟合风险、评估指标等，这些都是实际应用中容易遇到的问题。还要考虑用户可能的实际应用场景，比如是否在资源有限的环境下进行微调，是否需要快速迭代等。这时候参数高效的方法可能更适合，可以节省计算成本和时间。另外，数据准备和预处理的重要性也需要强调，因为数据质量直接影响微调效果。最后，确保回答结构清晰，分点说明，让用户能够逐步理解微调的流程和方法。避免使用过于专业的术语，保持解释的易懂性。同时，结合之前的部署工具问题，可能在结尾提到微调后的模型部署可以结合之前提到的工具，形成完整的流程，但当前问题应聚焦在微调本身。</think>以下是对大模型微调实现原理和方法的系统讲解，结合技术演进与工程实践： --- ### 一、微调的本质目标 大模型微调（Fine-tuning）的本质是通过**领域/任务适配**，将预训练模型（如GPT-3、LLaMA）的通用知识迁移到特定场景。关键公式： $$ L(\theta) = \sum_{(x,y)\in D} \mathcal{L}(f_\theta(x), y) + \lambda \cdot \text{Reg}(\theta) $$ 其中$\theta$为可调参数，$\lambda$为正则化系数 --- ### 二、核心实现步骤 #### 1. 数据准备阶段 - **数据格式对齐**：构造与预训练任务一致的数据结构（如对话式微调需构建`(instruction, input, output)`三元组） - **领域增强策略**： - 知识注入：混合10%-20%的通用数据防止灾难性遗忘 - 数据扩增：使用大模型自身生成合成数据（Self-Instruct方法） #### 2. 参数更新策略 | 方法类型 | 参数量占比 | 显存消耗 | 典型实现 | |--------------------|------------|----------|----------------------------| | **全参数微调** | 100% | 极高 | 直接优化所有参数 | | **LoRA** | 0.1%-1% | 低 | 低秩矩阵旁路适配 | | **Prefix-Tuning** | 0.5%-3% | 中 | 可学习前缀向量 | | **Adapter** | 1%-5% | 中 | 插入小型网络模块 | #### 3. 高效微调技术实现（以LoRA为例） ```python # 使用HuggingFace PEFT库实现LoRA from peft import LoraConfig, get_peft_model config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵维度 lora_alpha=32, # 缩放系数 target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 作用在Attention的Q/V矩阵 lora_dropout=0.1, ) model = get_peft_model(model, config) ``` #### 4. 训练优化技巧 - **梯度累积**：解决显存不足问题（`batch_size=4, gradient_accumulation_steps=8`等效于32批量） - **混合精度训练**： ```python scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() with autocast(): outputs = model(**inputs) loss = outputs.loss scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` - **学习率调度**：采用余弦退火（Cosine）或线性预热（Warmup） --- ### 三、典型微调架构 ``` 预训练模型（冻结） └─ 可训练适配层（LoRA/Adapter） └─ 任务特定输出层（更新） ``` --- ### 四、实践注意事项 1. **显存优化** - 使用4-bit量化加载：`model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., load_in_4bit=True)` - 激活检查点技术：`model.gradient_checkpointing_enable()` 2. **评估指标选择** - 生成任务：BLEU-4、ROUGE-L - 分类任务：Accuracy、F1-score - 人工评估：设计细粒度评分表（相关性、流畅性、安全性） 3. **灾难性遗忘应对** - 保留5%预训练任务数据混合训练 - 采用Elastic Weight Consolidation正则化： $$L_{total} = L_{new} + \sum_i \lambda_i (θ_i - θ_{pre,i})^2$$ --- ### 五、最新技术演进 1. **QLoRA**（2023）结合4-bit量化和LoRA，使65B参数模型可在单卡48GB显存训练 2. **DoRA**（2024）将权重更新分解为幅度和方向分量，提升微调稳定性 3. **MoRA**（2024）动态参数重组技术，参数效率比LoRA提升3倍 --- ### 六、完整微调流程示例（医疗问答场景） ```python # 数据准备 dataset = load_dataset("medical_qa") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llama-2-7b-chat") # 模型加载 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "llama-2-7b-chat", load_in_4bit=True, device_map="auto" ) # 配置LoRA model = prepare_model_for_kbit_training(model) peft_config = LoraConfig(...) model = get_peft_model(model, peft_config) # 训练配置 trainer = Trainer( model=model, train_dataset=dataset, args=TrainingArguments( per_device_train_batch_size=4, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=3e-5, max_steps=1000, fp16=True ) ) trainer.train() ``` --- ### 关键挑战与解决方案 | 挑战 | 解决方案 | |----------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | 显存不足 | QLoRA量化 + 梯度检查点 + DeepSpeed Zero-3 | | 过拟合 | 早停法 + 数据增强 + 权重衰减（weight_decay=0.01） | | 多任务冲突 | 渐进式微调 + 任务掩码机制 | | 长文本处理 | FlashAttention-2 + 滑动窗口上下文管理 | 实际部署建议：先尝试LoRA等高效方法快速迭代，验证任务可行性后再考虑全参数微调。