Lora微调的底层原理——核心是替换linear层，详细可以看《从0构建大模型》

lora 进行gpt2 进行微调的大致代码给我一个

 

 

 

GPT-5

 

 

当然可以。下面是一个使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 对 GPT‑2 进行微调的完整示例代码（基于 🤗 Hugging Face 的 transformers 和 peft 库）。

此代码展示了从准备数据到训练和保存模型的完整流程，适合在 Colab 或本地 GPU 环境中运行。

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使用 LoRA 微调 GPT‑2 的完整示例代码

点击预览

 

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这段代码做了以下几件事：

1. 加载 GPT‑2 模型和分词器
2. 用 peft.LoraConfig 创建 LoRA 配置并应用到模型
3. 使用 HuggingFace 的 datasets 加载示例数据集
4. 对数据进行分词并准备训练/验证集
5. 使用 Trainer 进行训练（支持 GPU/FP16）
6. 保存微调后的模型

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如果你希望：

• 微调自己的文本文件（例如 train.txt），
• 加载 4-bit 量化模型（用 bitsandbytes + prepare_model_for_kbit_training），
  我可以帮你扩展成一个适合显存较小机器的版本。

是否希望我为你生成「适用于 4-bit 低显存环境的 LoRA 微调 GPT‑2」版本？

 

 

立即将此artifact转换为网站

 

 

model = get_peft_model(model, lora_config) 展开呢

 

 

 

GPT-5

 

 

好问题 👍

get_peft_model(model, lora_config) 是 peft 库的核心函数之一，用来在已有的 transformer 模型 上注入 LoRA（Low-Rank Adaptation）结构。

我来帮你详细展开它的内部逻辑和执行效果。

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🧩 一、功能作用概括

get_peft_model 会：

1. 读取你提供的 lora_config（LoRA 配置参数）。
2. 在模型中 找到目标模块（例如 GPT‑2 里的 c_attn 层）。
3. 在这些模块上 插入新的低秩适配层（LoRA 层）。
4. 锁定（requires_grad=False）模型原始权重，使训练时 只更新 LoRA 层参数。

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⚙️ 二、核心逻辑等价展开（概念伪代码）

如果我们不调用 get_peft_model，手动实现它的逻辑，实际上大致等价于下面：

python

 

from peft.tuners.lora import LoraLayer

def manually_inject_lora(model, lora_config):
    # 遍历模型所有的子层
    for name, module in model.named_modules():
        # 找到要注入 LoRA 的模块，例如 ["c_attn"]
        if any(target in name for target in lora_config.target_modules):
            # LoRA 实际上插在 Linear 层上
            if isinstance(module, torch.nn.Linear):
                # 用 LoRA 层替换原模块
                model._modules[name] = LoraLayer(
                    module=module,
                    r=lora_config.r,
                    lora_alpha=lora_config.lora_alpha,
                    lora_dropout=lora_config.lora_dropout,
                    fan_in_fan_out=False
                )

    # 冻结除了 LoRA 以外的所有参数
    for name, param in model.named_parameters():
        if "lora_" not in name:  
            param.requires_grad = False

    return model

　　




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🧠 三、注入后的模型结构变化

以 GPT‑2 的某个注意力层为例：

原始结构（简化）：

csharp

 

GPT2Block
└── Attention
    ├── c_attn: Linear(in, 3*out)
    ├── c_proj: Linear(out, out)

　　

注入 LoRA 之后（用来训练的结构变成）：

yaml

GPT2Block
└── Attention
    ├── c_attn:
    │   ├── base_linear: 原始 Linear 层 (冻结)
    │   ├── lora_A: 新增 Linear (in → r)
    │   ├── lora_B: 新增 Linear (r → 3*out)
    │   └── forward: base_linear(x) + lora_B(lora_A(x)) * scaling

　　

 

💡 这里的 “低秩” 指的是 r 远小于原始维度。

例如原始 in=768, out=2304, 而 r=8，只需极少参数来适配任务。

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📊 四、训练参数量对比（举例）

表格

 

模型	方式	可训练参数量	显存消耗（约）
GPT‑2 (124M) 全量微调	原始 Linear 全部可训练	~124M	高
GPT‑2 LoRA (r=8)	仅 LoRA 层	~1–2M	很低 ⚡

这就是为什么 LoRA 能在几百 MB 显存上微调上亿参数模型。

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🧾 五、实用小贴士

你可以在注入 LoRA 之后查看可训练参数：

python

from peft import get_peft_model

model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

　　

 

输出类似：

csharp

 

trainable params: 1,572,864 || all params: 124,439,808 || trainable%: 1.26%

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是