100行代码演示LoRA fine-tuning！

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ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;display: table;border-bottom: 2px solid rgb(15, 76, 129);color: rgb(63, 63, 63);visibility: visible;">引言

LoRA fine-tuning，冻结模型参数，引入低阶矩阵，更新一小部分权重来适应特定任务。通过减少训练参数的数量，降低了计算成本和内存需求，同时，保留了预训练模型的知识和泛化能力。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;border-left: 3px solid rgb(15, 76, 129);color: rgb(63, 63, 63);">LoRA方案中，提到的rank和alpha是什么？

之前的文章解释了rank是什么，这里再重新回顾下，同时，也解释下alpha超参数的含义。

在LoRA（Low-Rank Adaptation）fine-tuning中，alpha（α）和rank（秩）是超参数，共同决定了fine-tuning过程中，权重更新的效率和效果。

Alpha（α）的作用是控制LoRA权重更新的规模，是一个缩放因子，用于调整LoRA权重（W_A和W_B）在前向传播中的影响程度。通过调整alpha的值，可以控制fine-tuning过程中，对原始预训练模型权重的修改程度。如果alpha设置得较大，那么LoRA权重的变化对模型的影响也会更大；反之则反。

Rank（秩）在LoRA中指的是在LoRA权重矩阵分解中使用的秩。秩决定了LoRA权重矩阵分解中两个矩阵（W_A和W_B）的维度。较低的秩意味着更少的参数需要更新，从而减少了计算资源的需求和内存占用。然而，如果秩太低，可能无法充分捕捉到fine-tuning任务所需的特征变化，从而影响模型性能。因此，选择合适的rank也非常重要，实际项目中，需要不断验证调整，得到较好的结果。

Alpha和rank之间的关系是相互影响的，在实际操作中，调整alpha和rank的相对大小可以改变fine-tuning的效果。例如，如果rank保持不变，增加alpha会增强fine-tuning的效果，而减少alpha则会减弱这些效果。

LoRA的实现中，原始的模型权重保持不变，而是通过在前向传播过程中引入W_A和W_B的乘积来模拟权重的更新。这个过程可以表示为：

h=x@(W_A@W_B)*α

其中，h是模型的输出，x是输入，W_A和W_B是LoRA权重，α是缩放因子。通过这种方式，α直接影响了LoRA权重更新，对模型输出的贡献程度。如果α设置得较大，那么W_A和W_B的乘积对输出的影响就会更大，从而在fine-tuning过程中更强烈地调整模型以适应特定任务。相反，如果α设置得较小，那么权重更新的影响就会减弱，模型的变化就会更保守。

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;border-left: 3px solid rgb(15, 76, 129);color: rgb(63, 63, 63);">利用peft，transformer等库，实现LoRA微调

#step1安装依赖!pip install trl transformers accelerate datasets bitsandbytes einops torch huggingface-hub git+https://github.com/huggingface/peft.git
from datasets import load_datasetfrom random import randrangeimport torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM,TrainingArguments,pipelinefrom peft import LoraConfig, prepare_model_for_kbit_training, get_peft_model, AutoPeftModelForCausalLMfrom trl import SFTTrainer
# 训练数据使用：https://huggingface.co/datasets/samsumdataset = load_dataset("samsum")
model_name = "google/flan-t5-small"model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
#Makes training faster but a little less accurate model.config.pretraining_tp = 1
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
#setting padding instructions for tokenizertokenizer.pad_token = tokenizer.eos_tokentokenizer.padding_side="right"
def prompt_instruction_format(sample):#格式化promptreturn f"""### Instruction:Use the Task below and the Input given to write the Response:
### Task:Summarize the Input
### Input:{sample['dialogue']}
### Response:{sample['summary']}"""
# Create the trainertrainingArgs = TrainingArguments(output_dir='output',num_train_epochs=1,per_device_train_batch_size=4,save_strategy="epoch",learning_rate=2e-4)
peft_config = LoraConfig(lora_alpha=16,lora_dropout=0.1,r=64,bias="none",task_type="CAUSAL_LM",)
trainer = SFTTrainer(model=model,train_dataset=dataset['train'],eval_dataset = dataset['test'],peft_config=peft_config,tokenizer=tokenizer,packing=True,formatting_func=prompt_instruction_format,args=trainingArgs,)
trainer.train()

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">训练过程建议使用google colab，加载数据集等操作，速度飞快。