一文讲清怎么利用Python实现一个类似DeepSeek的参数高效微调PEFT

摘要：参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）是一种针对大规模预训练语言模型的优化适配方法。其核心优势在于，当这些模型需要学习新任务时，PEFT只需调整模型中非常少部分的参数即可显著提升性能。相比之下，传统方法通常需

摘要：参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）是一种针对大规模预训练语言模型的优化适配方法。其核心优势在于，当这些模型需要学习新任务时，PEFT只需调整模型中非常少部分的参数即可显著提升性能。相比之下，传统方法通常需要重新训练整个模型，而PEFT则通过仅更新少量关键参数，不仅能够达到相似甚至更好的效果，还能大幅减少所需的计算资源和时间。

本文以当前广泛使用的LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）方法为例，详细介绍如何利用Python及主流开源库（如Hugging Face Transformers、PEFT库等）实现参数高效微调的基本流程。具体包括以下几个步骤：首先安装必要的依赖库；其次加载所需的预训练模型；接着在模型结构中插入LoRA模块；随后准备并处理训练数据；最后进行模型训练与评估。通过上述方法，即使在硬件资源受限的情况下，也能高效地完成大模型的任务适配，使模型具备新的能力，满足多样化的业务需求与实际应用场景。

这篇文章主要介绍怎么利用Python+PyTorch实现参数高效微调PEFT的过程，可以帮助读者理解PEFT的核心原理，也为实践者提供了宝贵的实现经验，详细内容请参考下文。

一、检验AI大模型环境

1.登录Linux系统

2.检验Python和PyTorch开发环境

3.安装PEFT软件包

二、什么是参数高效微调PEFT

1.PEFT的定义

参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）是指一类旨在通过调整预训练模型中相对较少的参数来快速适应特定任务的技术方法，而不是对整个模型进行重新训练。PEFT的核心理念在于识别并更新那些对于目标任务最为关键的参数子集，从而在保持模型性能的同时，显著减少所需的计算资源、存储空间以及训练时间。

2.四种常见的PEFT

说明：参数高效微调（PEFT）方法多种多样，以下最为常见的四种实现方法。

(1)LoRA (Low-Rank Adaptation)：低秩适应是一种通过向模型中添加低秩矩阵来实现参数高效微调的方法。它假设在微调过程中，权重更新可以被一个低秩矩阵近似表示。这样，只需要训练这个低秩矩阵的参数，而不需要对原始模型的所有参数进行调整，从而大幅减少了需要训练的参数量。

(2)Adapter Tuning：适配器调优是在预训练模型的每一层中插入小型的神经网络模块（即适配器），这些适配器通常由瓶颈结构组成，包括降维、非线性变换和升维等步骤。在微调阶段，只有这些新加入的适配器中的参数会被更新，而预训练模型的其他部分保持不变。

(3)Prefix Tuning：前缀调优是为输入序列添加一组可学习的前缀嵌入，这些前缀嵌入作为额外的上下文信息供模型使用。在微调过程中，只对这些前缀嵌入进行优化，而不改变预训练模型的任何参数。

(4)Prompt Tuning：提示调优专注于为特定任务设计最优的文本提示，通过调整提示中的词汇来引导预训练语言模型生成符合目标任务的回答。与传统的微调不同，提示调优仅涉及对提示本身的优化，而非整个模型的参数。

3.PEFT的功能作用

说明：大模型中使用PEFT的主要好处是，节省显存和计算资源，参数微调速度快，并且适合多任务和个性化场景。其四种常见PEFT方法的特点与优势如下：