7b模型微调实战：从数据准备到生产部署的全流程优化

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在开始 7b 模型微调之前，我们先来看看几个最常见的挑战：

小样本过拟合：当训练数据量不足时，模型很容易记住训练集的特征而失去泛化能力
显存爆炸：7b 模型本身参数就很多，再加上梯度计算，很容易就把显存撑爆
长文本处理：超过模型最大长度限制的文本需要特殊处理，否则会影响效果

这些问题如果不解决，轻则影响模型性能，重则根本无法完成训练。

数据质量决定模型效果上限。我们采用以下策略：

数据清洗：
去除重复样本
过滤低质量文本（如乱码、广告等）
统一文本格式（如全角转半角）
数据增强：
同义词替换
句子重组
回译（中英互译）

要让 7b 模型在有限显存下训练，我们需要：

混合精度训练：
FP16 和 BF16 的选择：BF16 更适合 7b 模型，数值范围更大
使用 torch.cuda.amp 自动管理精度
梯度检查点：
牺牲部分计算时间换取显存空间
在 PyTorch 中通过 checkpoint 函数实现

生产部署我们选择 vLLM，主要原因：

支持 PagedAttention，有效管理显存
提供多种量化选项（如 AWQ、GPTQ）
高吞吐量的推理服务

以下是基于 PyTorch Lightning 的实现：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
import pytorch_lightning as pl
from peft import LoraConfig, get_peft_model

class FineTuneModel(pl.LightningModule):
    def __init__(self, model_name="7b"):
        super().__init__()
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

        # LoRA 配置
        lora_config = LoraConfig(
            r=8,
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.05,
            bias="none"
        )
        self.model = get_peft_model(self.model, lora_config)

    def training_step(self, batch, batch_idx):
        inputs, labels = batch
        with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16):
            outputs = self.model(**inputs, labels=labels)
        return outputs.loss

    def configure_optimizers(self):
        optimizer = torch.optim.AdamW(self.parameters(), lr=5e-5)
        scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
            optimizer,
            num_warmup_steps=500,
            num_training_steps=10000
        )
        return [optimizer], [scheduler]