大模型参数高效微调技术实战（五）-LoRA-六虎

跟着，ChatGPT 敏捷爆火，引发了大模型的时代革新。然而关于一般群众来说，进行大模型的预练习或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技能，让科研人员或者一般开发者有机会测验微调大模型。

因而，该技能值得咱们进行深入分析其背后的机理，之前共享了大模型参数高效微调技能原理总述的文章。下面给我们共享大模型参数高效微调技能实战系列文章，该系列共六篇文章，相关代码均放置在GitHub：llm-action。

大模型参数高效微调技能实战（一）-PEFT概述及环境搭建
大模型参数高效微调技能实战（二）-Prompt Tuning
大模型参数高效微调技能实战（三）-P-Tuning
大模型参数高效微调技能实战（四）-Prefix Tuning / P-Tuning v2
大模型参数高效微调技能实战（五）-LoRA
大模型参数高效微调技能实战（六）-IA3

本文为大模型参数高效微调技能实战的第五篇。要说谁是当时最盛行的高效微调技能，那毫无疑问是LoRA。之前针对大模型运用LoRA写过的文章也比较多，如下所示：

足够惊艳，运用Alpaca-Lora根据LLaMA(7B)二十分钟完结微调，效果比肩斯坦福羊驼
运用 LoRA 技能对 LLaMA 65B 大模型进行微调及推理
从0到1根据ChatGLM-6B运用LoRA进行参数高效微调
中文LLaMA&Alpaca大言语模型词表扩大+预练习+指令精调

下面将根据 Bloomz-560m 运用 PEFT 库对其进行实战解说。

LoRA 简述

LoRA（论文：LoRA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS），该办法的核心思想便是经过低秩分解来模仿参数的改变量，从而以极小的参数量来实现大模型的直接练习。

在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的PLM周围添加一个新的通路，经过前后两个矩阵A,B相乘，第一个矩阵A担任降维，第二个矩阵B担任升维，中间层维度为r，从而来模仿所谓的本征秩（intrinsic rank）。

可练习层维度和预练习模型层维度一致为d，先将维度d经过全衔接层降维至r，再从r经过全衔接层映射回d维度，其间，r<<d，r是矩阵的秩，这样矩阵核算就从d x d变为d x r + r x d，参数量削减很多。

在下游使命练习时，固定模型的其他参数，只优化新增的两个矩阵的权重参数，将PLM跟新增的通路两部分的成果加起来作为终究的成果（两头通路的输入跟输出维度是一致的），即h=Wx+BAx。第一个矩阵的A的权重参数会经过高斯函数初始化，而第二个矩阵的B的权重参数则会初始化为零矩阵，这样能保证练习开始时新增的通路BA=0从而对模型成果没有影响。

在推理时，将左右两部分的成果加到一同即可，h=Wx+BAx=(W+BA)x，所以只要将练习完结的矩阵乘积BA跟本来的权重矩阵W加到一同作为新权重参数替换本来PLM的W即可，关于推理来说，不会添加额定的核算资源。

更加详细的介绍可参考之前的文章：大模型参数高效微调技能原理总述（五）-LoRA、AdaLoRA、QLoRA

LoRA 微调实战

为了不影响阅览体验，详细的代码放置在GitHub：llm-action 项目中 peft_lora_clm.ipynb文件，这儿仅列出关键步骤。

第一步，引进必要的库，如：LoRA 配置类 LoraConfig。

from peft import get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, LoraConfig, TaskType

第二步，创立 LoRA 微调办法对应的配置。

peft_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM, 
    inference_mode=False, 
    r=8, 
    lora_alpha=32, 
    lora_dropout=0.1
)

参数说明：

task_type：指定使命类型。如：条件生成使命（SEQ_2_SEQ_LM），因果言语建模（CAUSAL_LM）等。
inference_mode：是否在推理形式下运用Peft模型。
r： LoRA低秩矩阵的维数。关于秩的挑选，一般，运用4，8，16即可。
lora_alpha： LoRA低秩矩阵的缩放系数，为一个常数超参，调整alpha与调整学习率相似。
lora_dropout：LoRA 层的丢弃（dropout）率，取值规模为[0, 1)。
target_modules：要替换为 LoRA 的模块称号列表或模块称号的正则表达式。针对不同类型的模型，模块称号不一样，因而，咱们需求根据详细的模型进行设置，比方，LLaMa的默许模块名为[q_proj, v_proj]，咱们也可以自行指定为：[q_proj,k_proj,v_proj,o_proj]。在 PEFT 中支持的模型默许的模块名如下所示：

TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING = {
    "t5": ["q", "v"],
    "mt5": ["q", "v"],
    "bart": ["q_proj", "v_proj"],
    "gpt2": ["c_attn"],
    "bloom": ["query_key_value"],
    "blip-2": ["q", "v", "q_proj", "v_proj"],
    "opt": ["q_proj", "v_proj"],
    "gptj": ["q_proj", "v_proj"],
    "gpt_neox": ["query_key_value"],
    "gpt_neo": ["q_proj", "v_proj"],
    "bert": ["query", "value"],
    "roberta": ["query", "value"],
    "xlm-roberta": ["query", "value"],
    "electra": ["query", "value"],
    "deberta-v2": ["query_proj", "value_proj"],
    "deberta": ["in_proj"],
    "layoutlm": ["query", "value"],
    "llama": ["q_proj", "v_proj"],
    "chatglm": ["query_key_value"],
    "gpt_bigcode": ["c_attn"],
    "mpt": ["Wqkv"],
}

Transformer的权重矩阵包含Attention模块里用于核算query, key, value的Wq，Wk，Wv以及多头attention的Wo和MLP层的权重矩阵，LoRA只应用于Attention模块中的4种权重矩阵，并且经过融化实验发现一起调整 Wq 和 Wv 会发生最佳成果，因而，默许的模块名根本都为 Wq 和 Wv 权重矩阵。

第三步，经过调用get_peft_model办法包装根底的 Transformer 模型。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path)
model = get_peft_model(model, peft_config)
model.print_trainable_parameters()

经过 print_trainable_parameters 办法可以查看到 LoRA 可练习参数的数量(仅为786,432)以及占比（仅为0.1404%）。

trainable params: 786,432 || all params: 560,001,024 || trainable%: 0.14043402892063284

PEFT 中 LoRA 相关的代码首要根据微软开源的LoRA的代码，并进行修正使其支持 PyTorch FSDP。在 PEFT 中， LoRA 模型相关源码如下所示。

class LoraModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, model, config, adapter_name):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.forward = self.model.forward
        self.peft_config = config
        self.add_adapter(adapter_name, self.peft_config[adapter_name])
        # transformers models have a .config attribute, whose presence is assumed later on
        if not hasattr(self, "config"):
            self.config = {"model_type": "custom"}
...

LoRA 模型类结构如下所示：

PeftModelForCausalLM(
  (base_model): LoraModel(
    (model): BloomForCausalLM(
      (transformer): BloomModel(
        (word_embeddings): Embedding(250880, 1024)
        (word_embeddings_layernorm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
        (h): ModuleList(
          (0): BloomBlock(
            (input_layernorm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
            (self_attention): BloomAttention(
              (query_key_value): Linear(
                in_features=1024, out_features=3072, bias=True
                (lora_dropout): ModuleDict(
                  (default): Dropout(p=0.1, inplace=False)
                )
                (lora_A): ModuleDict(
                  (default): Linear(in_features=1024, out_features=8, bias=False)
                )
                (lora_B): ModuleDict(
                  (default): Linear(in_features=8, out_features=3072, bias=False)
                )
                (lora_embedding_A): ParameterDict()
                (lora_embedding_B): ParameterDict()
              )
              (dense): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)
              (attention_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
            )
            (post_attention_layernorm): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
            (mlp): BloomMLP(
              (dense_h_to_4h): Linear(in_features=1024, out_features=4096, bias=True)
              (gelu_impl): BloomGelu()
              (dense_4h_to_h): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=True)
            )
          )
          ...
          (23): BloomBlock(
            ...
          )
        )
        (ln_f): LayerNorm((1024,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
      )
      (lm_head): Linear(in_features=1024, out_features=250880, bias=False)
    )
  )
)

第四步，模型练习的其余部分均无需更改，当模型练习完结之后，保存高效微调部分的模型权重以供模型推理即可。

peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"
model.save_pretrained(peft_model_id)

输出的模型权重文件如下所示：

/data/nfs/llm/model/bloomz-560m_LORA_CAUSAL_LM
├── [ 447]  adapter_config.json
├── [3.0M]  adapter_model.bin
└── [ 147]  README.md
0 directories, 3 files

留意：这儿只会保存经过练习的增量 PEFT 权重。其间，adapter_config.json 为 LoRA 配置文件；adapter_model.bin 为 LoRA 权重文件。

第五步，加载微调后的权重文件进行推理。

from peft import PeftModel, PeftConfig
peft_model_id = f"{model_name_or_path}_{peft_config.peft_type}_{peft_config.task_type}"
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
# 加载根底模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
# 加载PEFT模型
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)
# tokenizer编码
inputs = tokenizer(f'{text_column} : {dataset["test"][i]["Tweet text"]} Label : ', return_tensors="pt")
# 模型推理
outputs = model.generate(
        input_ids=inputs["input_ids"], 
        attention_mask=inputs["attention_mask"], 
        max_new_tokens=10, 
        eos_token_id=3
    )
# tokenizer解码
print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True))

至此，咱们完结了 LoRA 的练习及推理。

结语

本文对 LoRA 根本原理进行了简述；一起，解说了 LoRA 进行模型练习及推理。下文将对 IA3 技能进行实战。

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