4.4【代码实战】使用LoRA微调GPT模型：显存暴降80%的秘密

4.4 【代码实战】使用LoRA微调GPT模型：显存暴降80%的秘密

引言：让“巨兽”在你的“后院”起舞

理论的光辉，终需实践的土壤来滋养。在上一章，我们已经从原理和代码层面，彻底解构了LoRA（Low-Rank Adaptation）这一强大的参数高效微调技术。我们知道，它通过在冻结的大模型旁添加可训练的“低秩旁路”，实现了在极小的参数和计算开销下，对大模型进行有效适配。

现在，是时候将这个强大的工具，应用到我们自己的GPT-2模型上了。我们将亲眼见证，这项技术是如何在实践中，将原本需要庞大显存和计算资源的全量微调过程，变得“轻如鸿毛”。

本章将是一个完整的、端到端的LoRA微调实战教程。我们将重拾第三章的“垃圾邮件分类”任务，但这一次，我们不再使用全量微调，而是采用LoRA。

你将学习并实践：

1. 如何遍历一个预训练好的GPT模型，并动态地将其中指定的nn.Linear层，替换为我们自己实现的LoRALayer。
2. 如何配置和冻结模型参数，确保只有LoRA的旁路矩阵A和B是可训练的。
3. 构建并运行一个完整的LoRA微调训练循环。
4. 比较LoRA微调与全量微调在可训练参数量上的巨大差异。
5. 在推理前，如何调用