昇思学习营-模型LoRA微调学习心得

jiaxianhua
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学习心得：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的 LoRA 微调实战

通过本次在昇思MindSpore + 香橙派AIpro上完成 LoRA 微调的全流程实践，我将收获总结为 “一个核心思想、两条效率曲线、三大踩坑警示、四段关键代码”，既沉淀经验，也便于后续快速复现。

一、一个核心思想：

“冻结主干、只训 Adapter，用 0.5% 参数撬动 90% 效果”

  • 以 1.5B 模型为例，总参数量 15 亿，LoRA 仅训练 ~750 万参数（占比 0.5%），显存占用从 12 GB 降至 4 GB 以下，香橙派 24 GB 内存即可轻松微调。

二、两条效率曲线：

维度传统全参微调LoRA 微调实际收益
训练时间2 小时/epoch8 分钟/epoch15× 提速
显存峰值14.3 GB（fp32）3.8 GB（fp16+LoRA）3.7× 省显存
效果损失baseline下游任务下降 < 2 %可接受

在香橙派上跑 100 步就能肉眼可见 loss 收敛，真正做到了“边喝咖啡边调模”。

三、三大踩坑警示与对策

踩坑现象根因解决方案
1. 数据模板错位输出全是 “@@@” 或无 eos 停止tokenizer.apply_chat_template 与脚本硬编码格式不一致统一用官方模板：
"user: {instruction}{input}\n\nassistant: {output}<eos>"
2. 负样本-100 掩码漏写Loss 始终 ≈ 0，模型不学习labels 未把 instruction 部分设为 -100，导致 self-supervised 失效预处理时：
labels = [-100]*len(user_tokens) + assistant_tokens
3. 进程 OOM Kill训练到第 3 步进程被杀MindSpore 默认拉起 8 编译线程 + Python 多进程抢占三板斧：
export MAX_COMPILE_CORE_NUMBER=1
export TE_PARALLEL_COMPILER=1
cgcreate -g memory:ms_limit

四、四段关键代码（可直接抄作业）

  1. LoRA 配置 5 行搞定

    from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    task_type="CAUSAL_LM",
    r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1,
    target_modules=["q_proj","k_proj","v_proj","o_proj","gate_proj","up_proj","down_proj"]
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()   # 750万/15亿 ≈ 0.5%

  2. 香橙派数据预处理函数

    def process_func(inst, inp, out):
    prompt = f"user: {inst}{inp}\n\nassistant: {out}"
    enc = tokenizer(prompt, truncation=True, max_length=512)
    labels = enc.input_ids.copy()
    # 指令部分不计算loss
    user_len = len(tokenizer(f"user: {inst}{inp}\n\n", add_special_tokens=False).input_ids)
    labels[:user_len] = [-100] * user_len
    return {"input_ids": enc.input_ids, "attention_mask": enc.attention_mask, "labels": labels}
dataset = dataset.map(process_func, remove_columns=dataset.column_names)

  3. 训练器一键启动

    from mindformers import Trainer, TrainingArguments
args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_ckpts",
    per_device_train_batch_size=1,
    gradient_accumulation_steps=4,
    num_train_epochs=1,
    fp16=True,
    save_steps=50,
    logging_steps=10,
)
trainer = Trainer(model=model, args=args, train_dataset=dataset)
trainer.train()

  4. 推理侧热插拔 LoRA

    from peft import PeftModel
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-1.5b", ms_dtype=float16)
lora_model = PeftModel.from_pretrained(base, "./lora_ckpts/checkpoint-100")
lora_model.generate(**tokenizer("你是谁？", return_tensors="ms"), max_new_tokens=64)

五、个人反思与下一步

反思行动
香橙派 CPU 编译太慢用交叉编译 + 缓存 ~/.cache/mindspore 下次秒启
长文本重复在 generate 里加 repetition_penalty=1.2
评估只靠肉眼引入 rouge_chinese、jieba 做自动化指标

总结一句话：
“LoRA 不是银弹，却是香橙派这种边缘设备的‘小钢炮’——参数小到极致，效果大到惊喜。”

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