本文深入浅出地介绍了大模型微调的概念、原理和实践步骤。通过类比“学霸补课”和“乐高城堡改造”等生动形象的例子，解释了微调如何使通用模型转变为特定领域的专家。文章详细阐述了微调前后的效果对比，展示了口吻和思考时间上的显著改进。同时，提供了硬件配置建议、数据集准备方法以及无框架纯手搓的代码示例，并对关键代码进行了详细解读，旨在帮助读者掌握大模型微调的核心技术。

📖 **大模型微调的核心概念：** 微调类似于给“学霸”补课，使其从“通才”转变为特定领域的“专家”。通过提供特定领域的知识，例如医学书籍和病例，使模型更擅长解决该领域的问题，从而优化模型性能。

🤖 **乐高城堡改造类比：** 将通用模型比作乐高城堡，微调过程则是在原有结构上进行局部改造，例如拆尖顶改圆顶、加装旋转门、涂装医院标志等。这些改造对应于修改模型顶层参数、插入适配器模块以及调整特征空间，最终使城堡变身为儿童医院，专精儿童健康咨询。

💽 **硬件配置与数据集准备：** 实践中使用的硬件配置包括 NVIDIA GeForce RTX 4060 显卡、Intel Core i7-13700H CPU 和 16GB 内存。数据集来源于魔搭社区的 medical-o1-reasoning-SFT，强调了数据集引入 Complex_CoT（复杂思维链）的重要性，以提升模型的深度推理能力。

💻 **微调代码与关键步骤：** 详细介绍了微调代码的实现，包括导入必要的库、配置路径和硬件检查、自定义训练回调类、数据预处理函数以及 LoRA 微调配置。代码中使用了 Hugging Face 的 transformers 和 datasets 库，以及 PEFT 库进行参数高效微调。

原创 吴锦凤 2025-02-24 22:47 浙江

保姆级教程。

 Datawhale干货 

作者：吴锦凤，Datawhale优秀学习者

开门见山，直接给大家展示微调前后的效果。

微调前：

微调后：

在此处可以看到很明显大模型进行微调后口吻已经发生了更改。据笔者使用下来的记录表示，微调后的大模型思考时间更加短暂。

接下来，让我们一起逐步完成微调实践，共同优化模型性能！

一、什么是大模型微调？

微调就像给一个“学霸”补课，让它从“通才”变成某个领域的“专家”。

此处以本文进行微调的医学数据进行举例： 假设你有一个很聪明的朋友，他读过全世界的书（相当于大模型的预训练阶段），能和你聊历史、科学、文学等各种话题。 但如果你需要他帮你看医学报告段），能和你聊历史、科学、文学等各种话题。 但如果你需要他帮你看医学报告，虽然他懂一些基础知识，但可能不够专业。这时候，你给他一堆医学书籍和病例，让他专门学习这方面的知识（这就是微调），他就会变得更擅长医疗领域的问题。

? 故事解释：

想象你有一个会画小猫的机器人?（这就是预训练模型）。现在你想让它学会画戴帽子的小猫??。不需要从头教它画画，只需要给它看很多"戴帽子小猫"的图片，然后说："保持原来的画画能力，但要学会加帽子哦！" 这就是微调！

? 生活案例解释：

案例1：智能音箱调方言

基础版音箱只会普通话（预训练模型）

给它听 100 句四川话（微调数据）

现在能听懂"摆龙门阵"（方言理解能力↑）

案例2：相机滤镜原理

原始相机拍所有场景（通用模型）

加载“美食滤镜”参数（微调后的模型）

拍食物时自动增强饱和度（专业能力强化）

加强版解释：乐高城堡改造成儿童医院

第一步：原有结构 —— 通用乐高城堡

[通用城堡] 

▸ 比喻：就像网购的"标准款城堡积木套装"，有城墙、塔楼、尖顶，能当普通房子用。 

▸ 对应技术：预训练模型（比如 ChatGPT），已经学会通用语言能力，但不够专业。

---

第二步：局部改造 —— 低成本改装

① 拆尖顶 → 改圆顶

[尖顶改圆顶] 

▸ 操作：把塔顶的尖积木换成圆积木，更温和可爱。 

▸ 技术含义：微调模型顶层参数（比如修改分类头），让输出风格更适合儿童对话。

② 加装旋转门[旋转门] 

▸ 操作：在门口插入一个可旋转的积木模块，不破坏原有门结构。 

▸ 技术含义：插入适配器模块（Adapter），让模型新增儿科医学术语理解能力，且不干扰原有知识。

③ 涂装医院标志

[医院标志] 

▸ 操作：在城堡外墙贴上"十字符号"和卡通动物贴纸。

▸ 技术含义：特征空间偏移（Feature Shift），调整模型内部表示，让它更关注医疗相关词汇和童趣表达。

---

第三步：新功能 —— 变身儿童医院

[儿童医院] 

▸ 成果：改装后的城堡能接待小患者，有玩具区、温和的医生（圆顶），还有专用医疗设备（旋转门）。

▸ 技术含义：通过轻量改造，通用模型变成"儿科医疗问答机器人"，专精儿童健康咨询。

二、当前尝试过的硬件配置

显卡：NVIDIA GeForce RTX 4060

CPU：Intel Core i7-13700H

内存：16 G(因为家庭电脑所以日常状态是 8.8/15.7 GB)

三、微调工作

(1) 数据集准备

本文数据集来源，魔搭社区的 medical-o1-reasoning-SFT。

本文主要说明，数据集格式是：

在 DeepSeek 的蒸馏模型微调过程中，数据集中引入 Complex_CoT（复杂思维链）是关键设计差异。若仅使用基础问答对进行训练，模型将难以充分习得深度推理能力，导致最终性能显著低于预期水平。这一特性与常规大模型微调的数据要求存在本质区别。

(2) 模型微调代码（此处是无框架纯手搓）——直接上了，后面会有细节讲解

需要引入的库：pip install torch transformers peft datasets matplotlib accelerate safetensors

import torchimport matplotlib.pyplot as pltfrom transformers import (    AutoTokenizer,    AutoModelForCausalLM,    TrainingArguments,    Trainer,    TrainerCallback)from peft import LoraConfig, get_peft_modelfrom datasets import load_datasetimport os
# 配置路径（根据实际路径修改）model_path = r"你的模型路径"  # 模型路径data_path = r"你的数据集路径"  # 数据集路径output_path = r"你的保存微调后的模型路径"  # 微调后模型保存路径
# 强制使用GPUassert torch.cuda.is_available(), //"必须使用GPU进行训练！"device = torch.device("cuda")
# 自定义回调记录Lossclass LossCallback(TrainerCallback):    def __init__(self):        self.losses = []
    def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs):        if "loss" in logs:            self.losses.append(logs["loss"])
# 数据预处理函数def process_data(tokenizer):    dataset = load_dataset("json", data_files=data_path, split="train[:1500]")
    def format_example(example):        instruction = f"诊断问题：{example['Question']}\n详细分析：{example['Complex_CoT']}"        inputs = tokenizer(            f"{instruction}\n### 答案：\n{example['Response']}<|endoftext|>",            padding="max_length",            truncation=True,            max_length=512,            return_tensors="pt"        )        return {"input_ids": inputs["input_ids"].squeeze(0), "attention_mask": inputs["attention_mask"].squeeze(0)}
    return dataset.map(format_example, remove_columns=dataset.column_names)
# LoRA配置peft_config = LoraConfig(    r=16,    lora_alpha=32,    target_modules=["q_proj", "v_proj"],    lora_dropout=0.05,    bias="none",    task_type="CAUSAL_LM")
# 训练参数配置training_args = TrainingArguments(    output_dir=output_path,    per_device_train_batch_size=2,  # 显存优化设置    gradient_accumulation_steps=4,  # 累计梯度相当于batch_size=8    num_train_epochs=3,    learning_rate=3e-4,    fp16=True,  # 开启混合精度    logging_steps=20,    save_strategy="no",    report_to="none",    optim="adamw_torch",    no_cuda=False,  # 强制使用CUDA    dataloader_pin_memory=False,  # 加速数据加载    remove_unused_columns=False  # 防止删除未使用的列)
def main():    # 创建输出目录    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    # 加载tokenizer    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
    # 加载模型到GPU    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(        model_path,        torch_dtype=torch.float16,        device_map={"": device}  # 强制使用指定GPU    )    model = get_peft_model(model, peft_config)    model.print_trainable_parameters()
    # 准备数据    dataset = process_data(tokenizer)
    # 训练回调    loss_callback = LossCallback()
    # 数据加载器    def data_collator(data):        batch = {            "input_ids": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device),            "attention_mask": torch.stack([torch.tensor(d["attention_mask"]) for d in data]).to(device),            "labels": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device)  # 使用input_ids作为labels        }        return batch
    # 创建Trainer    trainer = Trainer(        model=model,        args=training_args,        train_dataset=dataset,        data_collator=data_collator,        callbacks=[loss_callback]    )
    # 开始训练    print("开始训练...")    trainer.train()
    # 保存最终模型    trainer.model.save_pretrained(output_path)    print(f"模型已保存至：{output_path}")
    # 绘制训练集损失Loss曲线    plt.figure(figsize=(10, 6))    plt.plot(loss_callback.losses)    plt.title("Training Loss Curve")    plt.xlabel("Steps")    plt.ylabel("Loss")    plt.savefig(os.path.join(output_path, "loss_curve.png"))    print("Loss曲线已保存")
if __name__ == "__main__":    main()

(3) 代码详细讲解

1. 导入必要的库和模块

功能总结：导入项目依赖的第三方库，包括 PyTorch 基础库、HuggingFace 工具库、可视化库等。

import torchimport matplotlib.pyplot as pltfrom transformers import (  # HuggingFace Transformer模型工具    AutoTokenizer,    AutoModelForCausalLM,    TrainingArguments,    Trainer,    TrainerCallback)from peft import LoraConfig, get_peft_model  # 参数高效微调库from datasets import load_dataset  # 数据集加载工具import os  # 系统路径操作

有关类库介绍：

1. torch (PyTorch 库的核心模块)

功能：深度学习框架，提供张量计算和神经网络构建功能。

代码中的作用：

管理GPU设备 (torch.cuda.is_available() 检查GPU可用性)

定义模型训练时的张量操作

控制混合精度训练 (torch.float16)

---

2. matplotlib.pyplot (Matplotlib 绘图库)

功能：数据可视化工具库。

代码中的作用：

绘制训练损失曲线 (plt.plot(losses))

生成并保存训练过程的Loss变化图 (loss_curve.png)

---

3. transformers (HuggingFace Transformers 库)

核心组件：

AutoTokenizer：自动加载预训练模型对应的分词器

用于将文本转换为模型可理解的 token ID 序列

AutoModelForCausalLM：自动加载因果语言模型（如GPT系列）

提供基础的大语言模型结构

TrainingArguments：定义训练超参数

控制批次大小、学习率、日志频率等

Trainer：封装训练流程的类

自动处理训练循环、梯度下降、日志记录等

TrainerCallback：训练回调基类

用于实现自定义训练监控逻辑（如示例中的损失记录）

---

4. peft (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

功能：实现参数高效微调方法的库。

核心组件：

LoraConfig：LoRA（Low-Rank Adaptation）的配置类

定义秩(r)、目标模块(target_modules)等关键参数

get_peft_model：将基础模型转换为 PEFT 模型

仅需训练原模型约 0.1% 的参数即可实现有效微调

代码中的作用：

对 LLaMA 等大模型进行轻量化微调

显存占用量减少约 60-70%，适合消费级 GPU

---

5. datasets (HuggingFace Datasets 库)

功能：高效数据集加载与处理工具。

核心方法：

load_dataset：加载多种格式的数据

支持 JSON/CSV/Parquet 等格式（示例中使用 JSON）

map：数据预处理流水线

应用自定义的格式化函数 (format_example)

代码中的作用：

从本地文件加载医疗问答数据集

将原始数据转换为模型需要的输入格式

---

6. os (操作系统接口)

功能：提供操作系统相关功能。

代码中的作用：

创建输出目录 (os.makedirs)

处理文件路径相关操作

确保模型保存路径的有效性

2. 配置路径和硬件检查

功能总结：配置模型/数据路径，强制检查GPU可用性

# 配置路径（根据实际路径修改）model_path = r"你的模型路径"  # 预训练模型存放路径data_path = r"你的数据集路径"  # 训练数据路径（JSON格式）output_path = r"你的保存微调后的模型路径"  # 微调后模型保存位置
# 强制使用GPU（确保CUDA可用）assert torch.cuda.is_available(), "必须使用GPU进行训练！"device = torch.device("cuda")  # 指定使用CUDA设备

3.自定义训练回调类

功能总结：实现自定义回调，在模型训练过程中，实时记录损失值（Loss）的变化。损失值是用来衡量模型预测结果与真实结果之间的差距的，损失值越小，说明模型的表现越好。

class LossCallback(TrainerCallback):    def __init__(self):        self.losses = []  # 存储损失值的列表
    # 当训练过程中有日志输出时触发    def on_log(self, args, state, control, logs=None, **kwargs):        if "loss" in logs:  # 过滤并记录损失值            self.losses.append(logs["loss"])

4. 数据预处理函数

功能总结：加载并格式化训练数据，将原始数据集转换为模型可以理解的格式。

def process_data(tokenizer):    # 从JSON文件加载数据集（仅取前1500条）    dataset = load_dataset("json", data_files=data_path, split="train[:1500]")
    # 单条数据格式化函数    def format_example(example):        # 拼接指令和答案（固定模板）        instruction = f"诊断问题：{example['Question']}\n详细分析：{example['Complex_CoT']}"        inputs = tokenizer(            f"{instruction}\n### 答案：\n{example['Response']}<|endoftext|>",  # 添加结束符            padding="max_length",  # 填充至最大长度            truncation=True,       # 超长截断            max_length=512,        # 最大序列长度            return_tensors="pt"    # 返回PyTorch张量        )        # 返回处理后的输入（移除batch维度）        return {"input_ids": inputs["input_ids"].squeeze(0),                 "attention_mask": inputs["attention_mask"].squeeze(0)}
    # 应用格式化函数并移除原始列    return dataset.map(format_example, remove_columns=dataset.column_names)

‍关键代码

1.拼接指令和答案

作用：将问题（Question）和详细分析（Complex_CoT）拼接成一个指令。

示例：

输入：Question="发烧怎么办？", Complex_CoT="可能是感冒引起的。"

输出："诊断问题：发烧怎么办？\n详细分析：可能是感冒引起的。"

类比：就像把问题和分析写在一张纸上。

instruction = f"诊断问题：{example['Question']}\n详细分析：{example['Complex_CoT']}"

---

2.使用分词器处理文本

作用：将拼接后的文本转换为模型可以理解的格式。

参数说明：

padding="max_length"：将文本填充到固定长度（512）。

truncation=True：如果文本超过 512 个 token，就截断。

max_length=512：最大长度为 512。

return_tensors="pt"：返回 PyTorch 张量。

示例：

输入："诊断问题：发烧怎么办？\n详细分析：可能是感冒引起的。\n### 答案：\n多喝水，休息。"

输出：input_ids=[101, 234, 345, ..., 102], attention_mask=[1, 1, 1, ..., 1]

类比：就像把文字翻译成机器能懂的数字。

inputs = tokenizer(    f"{instruction}\n### 答案：\n{example['Response']}<|endoftext|>",  # 添加结束符    padding="max_length",  # 填充至最大长度    truncation=True,       # 超长截断    max_length=512,        # 最大序列长度    return_tensors="pt"    # 返回PyTorch张量)

---

3.返回处理后的输入

作用：返回处理后的输入数据，并移除多余的维度。

参数说明：

input_ids：文本对应的 token ID 序列。

attention_mask：标记哪些位置是有效 token（1 表示有效，0 表示填充）。

类比：就像把翻译好的数字整理成一张表格。

return {"input_ids": inputs["input_ids"].squeeze(0),         "attention_mask": inputs["attention_mask"].squeeze(0)}

---

4.应用格式化函数

作用：对整个数据集应用格式化函数，并移除原始列。

参数说明：

format_example：格式化函数。

remove_columns=dataset.column_names：移除原始列（如 Question、Complex_CoT 等）。

类比：就像把整本书的每一页都翻译成机器能懂的格式。

return dataset.map(format_example, remove_columns=dataset.column_names)

5. LoRA微调配置

功能总结：配置LoRA参数，指定要适配的模型模块。

peft_config = LoraConfig(    r=16,               # LoRA秩（矩阵分解维度）    lora_alpha=32,      # 缩放系数（控制适配器影响强度）    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 要适配的注意力模块（查询/值投影）    lora_dropout=0.05,  # 防止过拟合的Dropout率    bias="none",        # 不训练偏置参数    task_type="CAUSAL_LM"  # 任务类型（因果语言模型）)

1. r=16：LoRA 的秩

作用：控制低秩矩阵的维度。秩越小，参数越少，计算量越小。

解释：

秩（r）是低秩矩阵的分解维度，决定了低秩矩阵的大小。

例如，r=16 表示低秩矩阵的维度是 16。

影响：

较小的 r 会减少参数量，但可能会降低模型的表现。

较大的 r 会增加参数量，但可能会提高模型的表现。

比喻：

"相当于给AI的‘学习笔记’设置 16 页的篇幅限制"

→ 页数少（r小）：学得快但可能漏细节

→ 页数多（r大）：学得细但速度慢

默认值：通常设置为 8 或 16。并非越大越好。LoRA 秩的选择需要平衡模型的适应能力和计算效率。较大的秩可以提供更强的表达能力，但会增加计算量和显存占用，同时可能导致过拟合。对于简单任务，通常推荐使用较小的秩（如 4 或 8），而对于复杂任务，可能需要更高的秩（如 16 或 32）

---

2. lora_alpha=32：缩放系数

作用：控制低秩矩阵对原始模型的影响强度。

解释：

lora_alpha 是一个缩放因子，用于调整低秩矩阵的输出。

具体来说，低秩矩阵的输出会乘以 lora_alpha / r。

影响：

较大的 lora_alpha 会让低秩矩阵的影响更强。

较小的 lora_alpha 会让低秩矩阵的影响更弱。

比喻：

就像是，音量旋钮的大小决定了声音的响亮程度。如果旋钮转得太大，声音可能会震耳欲聋，甚至让人难以忍受；如果旋钮转得太小，声音又可能太小，听不清楚。

过大的 lora_alpha 可能会导致模型的训练变得不稳定，就像声音太大可能会让人感到不适一样。可能会导致过拟合，因为模型对训练数据的细节调整过于敏感。

较小的 lora_alpha 会导致模型在训练过程中会更保守地调整权重，训练过程更稳定，但适应新任务的速度可能会较慢。

默认值：通常设置为 32。

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3. target_modules=["q_proj", "v_proj"]：目标模块

作用：指定需要插入低秩矩阵的模型模块。

解释：

q_proj 和 v_proj 是 Transformer 模型中的注意力机制模块：

q_proj：查询（Query）投影矩阵。

v_proj：值（Value）投影矩阵。

LoRA 会在这两个模块中插入低秩矩阵。

影响：

选择不同的模块会影响微调的效果。

通常选择 q_proj 和 v_proj 是因为它们对模型的表现影响较大。

---

4. lora_dropout=0.05：Dropout 率

作用：防止过拟合。

解释：

Dropout 是一种正则化技术，随机丢弃一部分神经元，防止模型过度依赖某些特征。

lora_dropout=0.05 表示在训练过程中，有 5% 的低秩矩阵参数会被随机丢弃。

影响：

较大的 Dropout 率会增加模型的鲁棒性，但可能会降低训练效率。

较小的 Dropout 率会减少正则化效果，但可能会提高训练速度。

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5. bias="none"：偏置参数

作用：控制是否训练偏置参数。偏置参数的作用是为模型的输出提供一个基线偏移（baseline offset），使得模型能够更好地拟合数据。

解释：

bias="none" 表示不训练偏置参数。

其他选项包括 "all"（训练所有偏置参数）和 "lora_only"（只训练 LoRA 相关的偏置参数）。

影响：

不训练偏置参数可以减少参数量，但可能会影响模型的表现。

---

6. task_type="CAUSAL_LM"：任务类型

作用：指定任务类型。

解释：

CAUSAL_LM 表示因果语言模型（Causal Language Model），即生成式任务（如 GPT）。

其他任务类型包括序列分类（SEQ_CLS）、序列到序列（SEQ_2_SEQ）等。

影响：

不同的任务类型会影响 LoRA 的实现方式。

训练参数配置

功能总结：设置训练超参数和硬件相关选项。

training_args = TrainingArguments(    output_dir=output_path,        # 输出目录（模型/日志）    per_device_train_batch_size=2, # 单GPU批次大小（显存优化）    gradient_accumulation_steps=4, # 梯度累积步数（等效batch_size=8）    num_train_epochs=3,            # 训练轮次    learning_rate=3e-4,            # 初始学习率    fp16=True,                     # 启用混合精度训练（节省显存）    logging_steps=20,              # 每隔20步记录日志    save_strategy="no",            # 不保存中间检查点    report_to="none",              # 禁用第三方报告（如W&B）    optim="adamw_torch",           # 优化器类型    no_cuda=False,                 # 强制使用CUDA    dataloader_pin_memory=False,   # 禁用锁页内存（加速数据加载）    remove_unused_columns=False    # 保留未使用的列（避免数据错误）)

1. output_dir=output_path：输出目录

作用：指定训练过程中模型和日志的保存路径。此处的 output_path 之前已经写在了最前面的变量之中。

解释：

训练过程中生成的模型检查点、日志文件等都会保存到这个目录。

示例：

如果 output_path = "./output"，所有文件都会保存到 ./output 目录下。

---

2. per_device_train_batch_size=2：单 GPU 批次大小

作用：设置每个 GPU 上的训练批次大小。

解释：

批次大小是指每次输入模型的样本数量。

较小的批次大小可以节省显存，但可能会降低训练速度。

示例：

如果使用 1 个 GPU，每次训练会输入 2 条数据。

---

3. gradient_accumulation_steps=4：梯度累积步数

---

4. num_train_epochs=3：训练轮次

作用：设置模型在整个数据集上训练的轮次。

解释：

1个轮次（epoch）表示模型完整地遍历一次训练数据集。

这里设置为 3，表示模型会训练 3 轮。

示例：

如果数据集有 1000 条数据，模型会遍历这 1000 条数据 3 次。

---

5. learning_rate=3e-4：初始学习率

---

6. fp16=True：混合精度训练

作用：启用混合精度训练，节省显存并加速训练。

解释：

混合精度训练是指同时使用 16 位（半精度）和 32 位（单精度）浮点数。

16 位浮点数占用更少的显存，计算速度更快。

示例：

如果显存不足，启用 fp16 可以显著减少显存占用。

---

7. logging_steps=20：日志记录频率

作用：设置每隔多少步记录一次日志。

解释：

日志包括损失值、学习率等信息。

这里设置为 20，表示每隔 20 步记录一次日志。

示例：

如果总训练步数是 1000，会记录 50 次日志（1000 / 20 = 50）。

---

8. save_strategy="no"：保存策略

作用：设置是否保存中间检查点。

解释：

"no" 表示不保存中间检查点。

其他选项包括 "epoch"（每轮保存一次）和 "steps"（每隔一定步数保存一次）。

示例：

如果设置为 "epoch"，每轮训练结束后会保存一次模型。

---

9. report_to="none"：禁用第三方报告

作用：禁用第三方日志报告工具（如Weights & Biases）。

解释：

如果不需要使用第三方工具记录日志，可以设置为 "none"。

示例：

如果设置为 "wandb"，日志会同步到 Weights & Biases平台。

---

10. optim="adamw_torch"：优化器类型

作用：指定优化器类型。

解释：

adamw_torch 是一种常用的优化器，结合了 Adam 和权重衰减（Weight Decay）。

适合大多数深度学习任务。

示例：

如果训练不稳定，可以尝试其他优化器，如 sgd[Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降]。SGD 是一种用于优化模型参数的算法，通过计算损失函数的梯度并更新参数，使损失函数最小化。

---

11. no_cuda=False：强制使用 CUDA

作用：强制使用 GPU 进行训练。

解释：

no_cuda=False 表示使用 GPU。

如果设置为 True，则会使用 CPU（不推荐）。

示例：

如果GPU可用，模型会自动使用 GPU 进行训练。

---

12. dataloader_pin_memory=False：禁用锁页内存

作用：设置是否使用锁页内存（Pinned Memory）加速数据加载。

解释：

锁页内存可以提高数据加载速度，但会占用更多主机内存。

这里设置为 False，表示禁用锁页内存。

示例：

如果主机内存充足，可以设置为 True 以加速训练。

---

13. remove_unused_columns=False：保留未使用的列

作用：设置是否移除数据集中未使用的列。

解释：

如果设置为 True，会移除数据集中未被模型使用的列。

这里设置为 False，表示保留所有列。

示例：

如果数据集中包含一些额外的信息（如 ID），可以保留这些列。

主函数（训练流程）

功能总结：整合所有组件，执行完整训练流程。

def main():    # 创建输出目录（如果不存在）    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    # 加载Tokenizer并设置填充符    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # 使用EOS作为填充符
    # 加载预训练模型（半精度+指定GPU）    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(        model_path,        torch_dtype=torch.float16,       # 半精度加载（节省显存）        device_map={"": device}          # 指定使用的GPU设备    )    # 应用LoRA适配器    model = get_peft_model(model, peft_config)    model.print_trainable_parameters()   # 打印可训练参数量
    # 准备训练数据集    dataset = process_data(tokenizer)
    # 初始化损失记录回调    loss_callback = LossCallback()
    # 数据整理函数（构造批次）    def data_collator(data):        batch = {            "input_ids": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device),            "attention_mask": torch.stack([torch.tensor(d["attention_mask"]) for d in data]).to(device),            "labels": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device)  # 标签=输入（因果LM任务）        }        return batch
    # 初始化Trainer    trainer = Trainer(        model=model,        args=training_args,        train_dataset=dataset,        data_collator=data_collator,  # 自定义数据整理        callbacks=[loss_callback]     # 添加回调    )
    # 执行训练    print("开始训练...")    trainer.train()
    # 保存微调后的模型    trainer.model.save_pretrained(output_path)    print(f"模型已保存至：{output_path}")
    # 绘制损失曲线    plt.figure(figsize=(10, 6))    plt.plot(loss_callback.losses)    plt.title("Training Loss Curve")    plt.xlabel("Steps")    plt.ylabel("Loss")    plt.savefig(os.path.join(output_path, "loss_curve.png"))  # 保存为PNG    print("Loss曲线已保存")
if __name__ == "__main__":    main()

关键代码：

1. 加载 Tokenizer 并设置填充符

作用：加载预训练模型的分词器，并设置填充符。

解释：

AutoTokenizer.from_pretrained：自动加载与模型匹配的分词器。

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token：将结束符（EOS）作为填充符（Pad Token）。

示例：

如果输入序列长度不足，会用 EOS 填充。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token  # 使用EOS作为填充符

2.加载预训练模型

作用：加载预训练的语言模型，并配置硬件相关设置。

解释：

AutoModelForCausalLM.from_pretrained：加载因果语言模型（如 GPT）。

torch_dtype=torch.float16：使用半精度（16 位浮点数）加载模型，节省显存。

device_map={"": device}：将模型加载到指定的 GPU 设备上。

示例：

如果 device = "cuda:0"，模型会加载到第一个 GPU 上。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(    model_path,    torch_dtype=torch.float16,       # 半精度加载（节省显存）    device_map={"": device}          # 指定使用的GPU设备)

3.数据整理函数

作用：将多条数据整理成一个批次。

解释：

input_ids：输入序列的 token ID。

attention_mask：标记有效 token 的位置。

labels：因果语言模型的标签与输入相同（模型需要预测下一个 token）。

示例：

如果输入是 ["诊断问题：发烧怎么办？", "诊断问题：头痛怎么办？"]，会被整理成一个批次。

def data_collator(data):    batch = {        "input_ids": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device),        "attention_mask": torch.stack([torch.tensor(d["attention_mask"]) for d in data]).to(device),        "labels": torch.stack([torch.tensor(d["input_ids"]) for d in data]).to(device)  # 标签=输入（因果LM任务）    }    return batch

4.初始化 Trainer

作用：创建训练器对象，管理训练过程。

解释：

model：要训练的模型。

args：训练参数（如批次大小、学习率等）。

train_dataset：训练数据集。

data_collator：自定义的数据整理函数。

callbacks：训练回调（如损失记录）。

trainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    train_dataset=dataset,    data_collator=data_collator,  # 自定义数据整理    callbacks=[loss_callback]     # 添加回调)

四、完结感言

非常感谢 Deepseek 官网满血版在本章的代码修改、资料收集以及文章润色方面提供的宝贵帮助！

本章的微调部分目前还较为基础，导致损失函数的收敛效果不够理想，仍有较大的优化空间。例如，数据集构建可以更加精细化，代码结构也有待进一步优化和调整。我们非常期待各位小伙伴的宝贵建议和指正，让我们共同进步，一起在 AI 学习的道路上探索更多乐趣！

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