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使用LoRA微调LLaMA3

时间:2025/7/11 0:28:39来源:https://blog.csdn.net/weixin_47552266/article/details/140991651 浏览次数:0次

使用LoRA微调LLaMA3的案例

案例概述

在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用Hugging Face的Transformers库来完成这个过程。

步骤一:环境搭建
  1. 安装必要的Python包

    pip install transformers datasets torch
    
  2. 配置GPU环境
    确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。

    import torch
    print(torch.cuda.is_available())  # 输出应该是 True
    
步骤二:数据准备
  1. 下载并预处理数据
    我们使用IMDb影评数据集进行情感分类任务。

    from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("imdb")
    train_dataset = dataset['train']
    test_dataset = dataset['test']
    
  2. 数据集划分
    将数据集分为训练集和测试集。可以进一步划分验证集,但为了简化流程,这里直接使用测试集作为验证集。

步骤三:模型选择
  1. 加载LLaMA3模型
    from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizermodel_name = "huggingface/llama3"  # 假设LLaMA3的模型名称
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    
步骤四:LoRA模块的引入
  1. 实现LoRA模块
    我们将LoRA模块添加到模型的线性层中。为了简化,我们仅在模型的某一层引入LoRA。
    import torch.nn as nnclass LoRA(nn.Module):def __init__(self, original_layer, rank=4):super(LoRA, self).__init__()self.original_layer = original_layerself.lora_a = nn.Linear(original_layer.in_features, rank, bias=False)self.lora_b = nn.Linear(rank, original_layer.out_features, bias=False)def forward(self, x):return self.original_layer(x) + self.lora_b(self.lora_a(x))# 假设我们在LLaMA3的某一层引入LoRA模块
    model.transformer.h[0].mlp.fc1 = LoRA(model.transformer.h[0].mlp.fc1)
    
步骤五:模型微调
  1. 设置训练参数
    from transformers import Trainer, TrainingArgumentstraining_args = TrainingArguments(output_dir="./results",num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=8,per_device_eval_batch_size=8,warmup_steps=500,weight_decay=0.01,logging_dir="./logs",
    )trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=train_dataset,eval_dataset=test_dataset,tokenizer=tokenizer,
    )
    trainer.train()
    
步骤六:模型评估
  1. 在验证集上评估模型性能
    eval_results = trainer.evaluate()
    print(eval_results)
    
步骤七:模型测试
  1. 在测试集上进行最终测试
    predictions = trainer.predict(test_dataset)
    
步骤八:高级技巧与优化
  1. LoRA参数优化
    可以尝试不同的秩值来优化LoRA模块。

    for rank in [2, 4, 8]:model.transformer.h[0].mlp.fc1 = LoRA(model.transformer.h[0].mlp.fc1, rank=rank)trainer.train()
    
  2. 模型压缩与加速
    可以结合LoRA与其他技术进行模型压缩。

    from transformers import torch_prune
    pruned_model = torch_prune.prune_linear(model, amount=0.5)
    
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