模型微调是啥？有哪些方法？小白也能看懂的通俗讲解

大模型虽然很强，但总不能什么都懂你——想让它说得更准、听得更懂，就得“调教”一下，这就是：模型微调（Fine-tuning）。

目录

1. 三种主流微调方法全解析（LoRA / Adapter / Prompt Tuning）
2. LoRA 是啥？不是改模型，是“偷偷加点料”
3. Adapter 是啥？像插“外挂模块”，每层塞一点新知识
4. Prompt Tuning 是啥？不是“写提示词”，而是“学提示向量”
5. 微调成本（假设无 GPU 本地算力，需租云平台）
6. 模型部署成本（云端长期上线服务）

🔧 1. 三种主流微调方法全解析（LoRA / Adapter / Prompt Tuning）

🧠 2. LoRA 是啥？不是改模型，是“偷偷加点料”

🔍 类比：你想在不开脑的前提下偷偷给 Transformer 植入一点“记忆补丁”。

它不会去改模型原始结构，而是： 在每层注意力机制的 Query（Wq）和 Value（Wv）矩阵上，加上一个 可训练小矩阵补丁。

🔩 原理图：

原始计算：
    Q = X × Wq

LoRA 改造后：
    Q = X × (Wq + B × A)
                  ↑   ↑
               可训练  可训练

• A 是降维矩阵（r × d）
• B 是升维矩阵（d × r）
• 总共只训练 A 和 B，其他全冻结

💻 LoRA 代码简化示例（用 peft，选中 query/value 层）：

from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
from transformers import AutoModelForSequenceClassification

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

lora_config = LoraConfig(
    r=8,                         # 降维维度
    lora_alpha=32,              # 缩放系数
    target_modules=["query", "value"],  # 注意：加在哪些层要对得上模型结构
    task_type=TaskType.SEQ_CLS
)

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

📌大家别被代码劝退！我放代码是为了说明 Python 封装得很好，实际代码就这几行，非常友好 😊

🧠 3. Adapter 是啥？像插“外挂模块”，每层塞一点新知识

🔍 类比：你不改模型主板，只在中间每层插个“小外挂”，训练这些外挂就够了。

每层 Transformer 都是处理输入的“中继站”，Adapter 就是在中间偷偷插个小模块，专门拿来训练的。

整个流程大致是这样的：

1. 先降维 + 激活 + 升维： 把输入缩小成低维（比如从 768 降到 64），再用非线性函数加工一下，然后再升回去（64 ➜ 768）。

2. 输出加和： 把这个加工后的输出，和原来那层的输出相加起来，再一起传给下一层。

输入 →
      Linear（降维）→ 非线性 → Linear（升维） → 加回主干

💻 Adapter 代码简化示例：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import transformers.adapters  # 要安装 adapters 扩展包

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 添加 Adapter 模块
model.add_adapter("my_adapter")
model.train_adapter("my_adapter")  # 冻结主干，只训练 adapter

model.save_adapter("./adapter_model", "my_adapter")  # 导出只需几十MB

💡 你可以为不同任务分别训练 Adapter 模块，就像“插卡带”一样部署时灵活切换，特别适合一个模型跑多个任务的场景。

比如：你可以在一个大模型里，为不同的任务各自训练一个 Adapter 模块，

这些 Adapter 是独立的小模块，平时你只训练和保存 Adapter 的参数，不动大模型。

那部署的时候呢？

你只需要加载你当前任务需要的那个 Adapter，比如做法律问答时：

model.load_adapter("adapter_law")

这样模型就像“插上专用外挂”，立刻切换成懂法律的角色。

🧠 4. Prompt Tuning 是啥？不是“写提示词”，而是“学提示向量”

🔍 类比：不是告诉模型你要干嘛，而是训练一段“潜意识引导前缀”。

和写 “你是一个助理，请…” 这种文字提示不同，Prompt Tuning 是：

✅ 训练一段 embedding 向量（不可读、不代表词），直接拼在输入文本前面。

🔩 输入结构图：

输入 = [虚拟 Prompt 向量 1~8] + [真实文本 Token]

这 8 个向量是你训练出来的参数，主干模型完全不动

💻 Prompt Tuning 简化代码（用 peft 框架）：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model, TaskType

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

peft_config = PromptTuningConfig(
    task_type=TaskType.SEQ_CLS,
    num_virtual_tokens=8,                  # 虚拟向量个数
    tokenizer_name_or_path="bert-base-uncased"
)

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

💡 最终生成的“Prompt”不是汉字，不是词，是 8 个模型学出来的向量，你看不懂但模型很懂。

🧠 5. 微调成本（假设无 GPU 本地算力，需租云平台）

以下是以阿里云弹性 GPU 实例 + 本地调试平台（如 Colab）为估算基础，按“租用+上传数据+训练+导出模型”流程估算：

6. 模型部署成本（云端长期上线服务）

以阿里云为代表的国内主流平台，常见 GPU 部署成本如下（按弹性GPU服务器 + 推理框架搭建估算）：