2.6 LoRA 微调实战（使用 PEFT 库）

LoRA 微调实战（使用 PEFT 库）

引言

在大语言模型时代，全参数微调面临着巨大的计算成本和存储开销挑战。LoRA（Low-Rank Adaptation）作为一种高效的参数微调方法，通过引入低秩矩阵来近似参数更新，在保持模型性能的同时大幅降低了训练成本。本章将深入探讨 LoRA 的原理，并通过 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库进行实战演示。

通过本章学习，你将能够：

• 深入理解 LoRA 的技术原理和数学基础
• 掌握使用 PEFT 库进行 LoRA 微调的完整流程
• 实现不同任务下的 LoRA 微调策略
• 优化 LoRA 超参数以获得最佳性能
• 部署和推理 LoRA 微调后的模型

LoRA 原理深入解析

数学基础与核心思想

import torch
import torch.nn as nn
import torch