lora微调，如果不考虑 int4/8 量化， 微调后会降低显存占用吗

目录

• 1️⃣ LoRA 微调的基本机制
• 2️⃣ 显存占用分析
• 3️⃣ 小结

LoRA 微调本身不改变原模型大小，但通过只更新低秩参数，训练时显存需求大幅下降（全参数微调相比，显存需求少很多）；推理时显存变化不明显，量化是额外手段，不是必需。

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1️⃣ LoRA 微调的基本机制

LoRA 的核心公式：

• 原模型权重 W 不动
• LoRA 只新增 低秩矩阵 A/B
• A/B 的参数量通常远小于原模型（几十倍或上百倍差距）

所以：

• 训练时：

  • 前向/反向都需要存梯度
  • 原模型梯度可冻结（freeze），只更新 A/B
  • 所以显存占用远低于全参微调

• 推理时：

  • LoRA 参数可被直接叠加在 W 或通过 PEFT Adapter 机制应用
  • 不需要梯度 → 显存几乎不增加

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2️⃣ 显存占用分析

场景	显存占用情况
全参微调	原模型 + 梯度，显存需求最大
LoRA 微调（训练时）	原模型冻结，只有 A/B 参数梯度 → 显存大幅下降（通常只需原模型 1/10～1/5）
LoRA 微调（推理时）	原模型 + 小矩阵 → 基本不增加显存
LoRA + int4/int8 量化	可以进一步压缩原模型显存，但不是 LoRA 自身必须条件

核心结论：不考虑 int4/8 量化，LoRA 微调训练和推理都比全参微调显存低，但原模型本身的存储大小不会减少。

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3️⃣ 小结

• 训练时显存降低：因为冻结原模型权重，只存 LoRA A/B 的梯度
• 推理时显存降低不明显：原模型权重仍然加载在显存，只是 LoRA 参数很小
• 量化不是必须：显存占用降低主要是因为“只微调低秩参数”，量化只是额外压缩原模型