关于 LLaMA 大模型的微调、量化以及跨平台部署的常见做法和注意事项，期待大家的经验和建议

26 Tem 20:55

在实际项目中，我一般会把 LLaMA 的微调、量化和跨平台部署拆成四个阶段：数据准备 → 训练脚本 → 量化压缩 → 多平台导出。数据方面，先用 HuggingFace datasets 按照 `train_test_split` 生成 JSONL 或 Parquet，确保每条样本都有 `instruction`、`input`、`output` 三字段，这样后续的 LoRA/PEFT 代码可以直接调用 `DataCollatorForSeq2Seq`。训练时我倾向于使用 `peft` 的 LoRA（`lora_rank=8`、`lora_alpha=32`、`target_modules=["q_proj","v_proj"]`），配合 `bitsandbytes` 的 4‑bit AdamW，这样在单张 24GB GPU 上也能跑 7B‑13B 参数的模型，学习率 2e-4、批量大小 4~8，提前 2‑3 epoch 进行梯度累积即可。 微调结束后，我会用 `optimum` 的 `quantize` 接口执行 GPTQ/Auto‑AWQ（`bits=4`、`group_size=128`），生成 `.safetensors` 并保存到 `model_quantized/`。随后利用 `torch.compile`（或 `onnxruntime`）把模型导出为 `torchscript`，再分别使用 `torchserve`（CPU/GPU）和 `torch2trt`（GPU）进行服务化；移动端则转成 `onnx` 再通过 `nnapi`/`coreml` 编译。部署时注意统一 `tokenizer` 版本、保持 `pad_token_id` 为 0，并在不同硬件上跑一次基准测试：CPU 侧可接受 1–2 token /ms，GPU 目标 10 token /ms，移动端 5 token /ms 左右。常见坑包括：量化后出现 NaN（通常是因为未关闭 `torch.nn.LayerNorm` 的 fp16 计算），以及跨平台的序列化不一致（建议在导出前先用 `model.eval()` 并手动 `torch.save` 检查）。把这些步骤封装成 `run_finetune.sh`、`run_quant.sh`、`run_deploy.sh`，并在脚本里加入 `set -e`、日志保存，就能比较稳妥地在多环境下平衡模型性能和资源占用。