### 使用 PyTorch 脚本实现模型微调 为了不依赖 Unsloth 工具而直接使用 PyTorch 进行模型微调，可以按照以下方法操作。以下是详细的说明以及代码示例： #### 数据准备 在进行微调前，需准备好训练数据并将其转换为适合输入到模型中的格式。通常情况下，这涉及将文本序列化为 token ID 并截断至固定长度。 ```python from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorForLanguageModeling tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2") def tokenize_function(examples): return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=512) data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer, mlm=False) ``` 此部分代码加载预训练的分词器并将原始文本转化为 token 序列[^3]。 #### 加载预训练模型 接下来需要加载基础的大规模语言模型 (LLM)，这里以 LLaMA 为例展示如何完成这一过程。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda") ``` 这段代码片段展示了如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 库来加载基于 Causal Language Modeling 架构构建的基础模型，并指定其运行于 GPU 上的数据类型为 bfloat16 来优化性能和内存消耗[^4]。 #### LoRA 微调配置 低秩适应（LoRA）是一种高效的参数高效迁移学习技术，它仅更新少量新增加的小矩阵而非整个权重矩阵，从而显著减少计算量与存储需求。 ```python from peft import get_peft_config, PeftModel, TaskType, get_peft_model, LoraConfig peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() ``` 上述代码定义了一个适用于因果语言建模任务类型的 LoRA 配置对象，并应用该配置初始化一个支持 LoRA 训练的新模型实例[^5]。 #### 定义训练循环 最后一步是编写实际执行训练逻辑的部分，包括损失函数的选择、优化算法设定等要素。 ```python import torch.optim as optim from tqdm.auto import tqdm optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) train_loader = ... # Your DataLoader instance here. device = "cuda" model.train() for epoch in range(epochs): progress_bar = tqdm(train_loader, desc=f"Epoch {epoch}") for batch in progress_bar: optimizer.zero_grad() input_ids = batch['input_ids'].to(device) attention_mask = batch['attention_mask'].to(device) labels = batch['labels'].to(device) outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() progress_bar.set_postfix({'loss': loss.item()}) ``` 以上代码实现了标准的梯度下降迭代流程，其中每次 mini-batch 更新都会反向传播误差并通过 AdamW 方法调整可训练参数值[^6]。 --- ####