2.11 实践二：基于 LoRA 微调一个垂直领域客服问答模型并部署为 API

实践二：基于 LoRA 微调一个垂直领域客服问答模型并部署为 API

介绍

在本实践中，我们将基于 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术对一个预训练语言模型进行微调，以适应垂直领域（如法律、医疗或金融）的客服问答任务。LoRA 是一种参数高效微调方法，它通过在原始模型权重中添加低秩矩阵来减少训练参数数量，从而显著降低显存使用量和训练时间，同时保持良好的性能。我们还将展示如何将微调后的模型部署为 RESTful API 服务，以便在实际应用中使用。

什么是 LoRA？

LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种参数高效微调方法，特别适用于大型预训练模型。它的核心思想是在原始模型的权重矩阵中引入低秩矩阵，只训练这些低秩矩阵而不是全部参数。这种方法可以大大减少训练所需的计算资源和存储空间，同时仍然能够获得良好的微调效果。

实践目标

• 使用 LoRA 技术微调预训练模型以适应垂直领域客服问答任务
• 构建一个可用于部署的模型 API 服务
• 提供完整的代码示例和详细注释

实现步骤

1. 环境准备

首先，我们需要安装必要的依赖库。这里我们使用 Hugging Face 的 Transformers 和 PEFT 库来进行模型微调。