LLaMA 大模型微调实践：LoRA 高效方案与部署

LLaMA 大模型微调实践：LoRA 高效方案与部署

随着大模型的发展，越来越多的 AI 开发者开始尝试对开源模型进行微调，以适配垂直场景需求。但由于训练资源昂贵、部署过程繁琐，很多人仍止步于'想做'阶段。

本文将结合在云端平台上的 LLaMA 模型微调实践，分享完整流程、调优经验以及环境优势，帮助更多开发者低门槛开启大模型实践之路。

一、选型与准备

选择模型：LLaMA-7B

Meta 发布的 LLaMA 系列模型在性能与资源消耗之间取得了不错的平衡，适合作为个人或中小团队的定制基础模型。选择了 LLaMA-7B，结合 LoRA 方法进行微调。

选择平台：云端实例

为什么选择云端实例？

✅ 显卡资源充足、节点丰富：支持多种高性能 GPU，包括 A100、V100、4090 等，满足不同模型的训练需求。 ✅ 实例创建快速：从启动到运行，仅需数分钟，即可进入训练环境，无需繁琐部署。

二、创建环境：只需 5 分钟

在云端平台，我们只需简单几步即可创建一个适合大模型训练的实例：

1. 登录官网
2. 点击「创建实例」，选择如下配置：
   • GPU：A100 80GB
   • 镜像：llama-lora-tuner:latest（平台已预置）
   • 环境：Python 3.10 + CUDA 11.8 + Pytorch 2.x
3. 自动挂载的 Dataset 与 Model Market 直接选择：
   • 数据集：alpaca-cleaned
   • 模型：llama-7b-hf（平台模型市场一键加载）

点击启动后，实例将在 2-3 分钟内完成创建并进入可交互状态。

三、开始微调：完整代码流程

以下是使用 transformers + peft + trl 结合 LoRA 微调 LLaMA 的核心代码：

from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
 peft  get_peft_model, LoraConfig, TaskType
 datasets  load_dataset


model = LlamaForCausalLM.from_pretrained()
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained()


dataset = load_dataset(, data_files=)[]


 ():
    prompt = 
     tokenizer(prompt, truncation=, padding=, max_length=)

tokenized_dataset = dataset.(tokenize)


lora_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    inference_mode=,
    r=,
    lora_alpha=,
    lora_dropout=
)
model = get_peft_model(model, lora_config)


training_args = TrainingArguments(
    output_dir=,
    per_device_train_batch_size=,
    gradient_accumulation_steps=,
    num_train_epochs=,
    learning_rate=,
    fp16=,
    logging_steps=,
    save_steps=,
    save_total_limit=,
    report_to=
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset
)
trainer.train()