通用大模型虽强，但在专业领域应用时存在领域不匹配、任务不聚焦、风格与约束等问题。微调是解决这些问题的关键，能将大模型从“通才”变为“专家”。文章介绍了全参数微调和参数高效微调（PEFT，特别是LoRA）两种主流方法，对比了它们的优缺点和适用场景，并提供了代码实现示例，帮助程序员快速掌握大模型微调技术。

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Why 微调

以 GPT、Gemini、Qwen 为代表的大模型，已经具备了通用语言理解与生成能力，但在真实业务中，我们往往会遇到三个问题：

1 领域不匹配：专业领域如金融、法律、生物信息等，术语密集、表达规范，大模型只能“懂个大概”，但不够专业。

2 任务不聚焦：有时候我们希望模型稳定地完成某一类或几类任务（如分类、代码补全），而不是“什么都会一点”。

3 风格与约束：通用大模型的回复格式、语气、推理路径、合规要求，往往需要被“教会”，而不是靠 prompt 碰运气。

那么这时候，我们就需要微调（Fine-tuning）来让大模型“从通才变专家”。

大模型微调的分类

一

Full Fine-tuning（全参数微调）

全参数微调，顾名思义，就是模型的所有参数都参与反向传播，所有参数都进行调整，本质是在原模型基础上“整体再训练一遍”，更像“重塑一个新模型”。其特点如下：

• 理论性能上限最高
• 不需要在模型里引入额外结构
• 计算和存储成本高
• 容易过拟合 / 灾难性遗忘

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）

PEFT，与FFT相比，并不更新模型的所有参数，其冻结原模型参数，而额外只训练少量额外参数。众多PEFT方法中，LoRA（Low-Rank Adaptation）是目前最主流、工程上最成熟的方案。与FFT相比，特点如下：

	Full Fine-tuning	LoRA（PEFT）
需训练参数	100%	通常 <1%
训练成本	非常高	显著降低
小数据稳定性	较差	很好
多任务扩展	困难	容易

代码的实现

二

Full Fine-tuning

#1 加载预训练模型
model = torch.load(args.pretrain_checkpoint)
model = model.to(device)
#超参数
#---  Prepare Optimizer ---#
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr, amsgrad=True)
#---  Prepare Scheduler ---#
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=args.gamma_step, gamma=args.gamma)
#2 准备微调训练集
my_trainset = SCDataset(train_rna, train_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len)
my_testset = SCDataset(test_rna, test_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_trainset, **train_kwargs, drop_last=True, sampler=train_sampler)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(my_testset, **test_kwargs, drop_last=True,  sampler=test_sampler)
#3 FFT训练
for epoch in range(start_epoch+1, args.epochs + 1):
torch.cuda.empty_cache()
train_loss, train_ccc = train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch)
scheduler.step()
#4 保存最终模型
model.save_pretrained("./full_ft/final_model")

Low-Rank Adaptation (LoRA)

from peft import LoraConfig, get_peft_model
# =========================
# 1. 加载预训练模型
# =========================
model = torch.load(args.pretrain_checkpoint)
model = model.to(device)
# ===== 新增：LoRA 配置 =====
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
lora_dropout=0.1,
bias="none",
task_type="SEQ_2_SEQ_LM",
target_modules=["q_proj", "v_proj"]
)
# ===== 新增：包装为 PEFT / LoRA 模型 =====
model = get_peft_model(model, lora_config)
# 可选但强烈推荐：确认只有 LoRA 在训练
model.print_trainable_parameters()
# =========================
# 超参数,准备优化器 & Scheduler
# =========================
optimizer = optim.Adam(
filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()),
lr=args.lr,
amsgrad=True
)
scheduler = StepLR(
optimizer,
step_size=args.gamma_step,
gamma=args.gamma
)
# =========================
# 2. 准备微调训练集
# =========================
my_trainset = SCDataset(
train_rna,
train_protein,
args.enc_max_seq_len,
args.dec_max_seq_len
)
my_testset = SCDataset(
test_rna,
test_protein,
args.enc_max_seq_len,
args.dec_max_seq_len
)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
my_trainset,
**train_kwargs,
drop_last=True,
sampler=train_sampler
)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(
my_testset,
**test_kwargs,
drop_last=True,
sampler=test_sampler
)
# =========================
# 3. PEFT（LoRA）训练（流程不变）
# =========================
for epoch in range(start_epoch + 1, args.epochs + 1):
torch.cuda.empty_cache()
train_loss, train_ccc = train(
args,
model,
device,
train_loader,
optimizer,
epoch
)
scheduler.step()
# =========================
# 4. 保存最终模型（LoRA adapter）
# =========================
model.save_pretrained("./lora_adapter")

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