LoRA 成本全解析：显存、计算与参数量

最新推荐文章于 2025-10-11 19:41:37 发布
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分类专栏： 低成本大语言模型实战 LLM 文章标签： 深度学习 人工智能
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LoRA 的成本

既然我已经介绍了LoRA的超参数，我们现在可以估计LoRA微调的内存消耗。在本节结束时，我们将理解为什么LoRA比完整微调消耗的内存少得多。

模型与适配器

对于基础模型的内存消耗，这与完全微调的情况相同。我们需要将整个模型加载到内存中。我们使用相同的公式来估计模型的内存消耗。

C_{\text{model}} = w n

其中，w表示每个参数占用的字节数，n 表示参数的总数量。

对于LoRA适配器，我们需要知道已经创建了多少可训练参数。正如我们将在Hugging Face Transformers中看到的那样，可训练参数的数量会在训练开始时打印出来。

利用这些信息，我们可以估计适配器的大小。

要自行计算可训练参数的数量，对于每

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模型全参数训练和LoRA微调所需显存的分析
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05-05 22万+
本文介绍模型全参数训练和LoRA微调所需显存的分析，希望对学习和使用大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 全参数训练 3. LoRA微调
【深度学习】大模型中的LoRA的重要参数理解，dim维度和lora_alpha
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07-23 2199
"gaussian""pissa"False：指定要应用LoRA的模块，可以是具体的层名称或使用“all-linear”应用于所有线性层。常用于QLoRA风格的训练。：用于缩放每个前向传递中的适配器的固定标量，通常与rank相关联。：用于层复制以扩展模型，例如将一个7B模型扩展到10B。指定复制的层序列，例如表示复制第0到第4层和第2到第5层。：是否使用Rank-stabilized LoRA，用于稳定适配器并提高性能。True。
Lora模型训练的参数-学习笔记
weixin_50348308的博客
07-17 5304
刚做完正则化训练的课，有个很惊奇的发现，之后有时间了，再抽空去梳理吧。
大模型微调之LoRA
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10-09 1342
文章摘要：LoRA技术详解与实践指南 LoRA（低秩适应）是一种高效的预训练模型微调方法，通过添加低秩矩阵（ΔW=BA）来调整模型，仅需训练0.1%-1%的参数。相比全参数微调，LoRA能降低60%-80%显存占用，提升25%-40%训练速度，同时保持模型效果。实践流程包括：环境准备（需PyTorch/Transformers等库）、数据预处理（构建统一提示格式）、模型加载（支持BF16/自动设备分配）等关键步骤。
AI炼丹日志-05 运行、微调的显存计算详解与优化 全量微调、LoRA 训练与推理的显存优化指南
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04-27 2227
推理阶段显存主要来源于模型参数、激活值与KV缓存，其中参数大小与精度直接决定基础占用，而长序列任务会显著放大激活值与缓存需求。微调阶段则额外引入梯度与优化器状态，Adam优化器甚至可能带来数倍显存膨胀，使完整微调7B模型往往需要200GB以上显存。为降低压力，常见技术包括混合精度训练、梯度检查点、模型并行、LoRA微调与量化压缩等，可在消费级显卡上实现大模型训练或推理。实际应用中，应结合任务需求与硬件条件进行资源规划：小规模GPU适合LoRA与梯度检查点，大规模集群可利用并行与分布式方案。掌握显存计算公式与
解释LoRA参数
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samoyan的博客,记录技术成长~
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LoRA微调通过低秩矩阵分解实现了参数高效优化，其核心在于秩的选择、学习率动态调整、硬件资源适配的三者协同。建议遵循“显存试探→任务适配→参数调优”的流程，结合前沿技术（如QLoRA、LoRA+）实现高效训练。实际应用中需通过AB测试验证参数组合，尤其关注梯度范数和验证集损失的动态变化。
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