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。
🧠 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
📁 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/")✅ 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 |
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。