基于文档驱动的自适应编码大模型微调框架

简介

项目概述

本项目是一个基于文档驱动的自适应编码大模型微调框架，通过深度解析私有库的文档以及其他资源，生成指令型语料，据此对大语言模型进行针对私有库的微调。

核心功能

• 文档解析与语料生成
• 大语言模型高效微调
• 交互式训练与推理界面
• 训练过程可视化监控

技术架构

系统架构

[前端界面] -> [模型微调] -> [数据存储]
    ↑               ↑             ↑
    │               │             │
[Gradio]     [unsloth/QLoRA]  [SQLite/TinyDB]

技术栈

• 前端界面: Gradio构建的交互式Web界面
• 模型微调: 基于unsloth框架的QLoRA高效微调
• 数据存储: SQLite(结构化数据) + TinyDB(非结构化数据)
• 工作流引擎: LangChain实现文档解析与语料生成
• 训练监控: TensorBoard集成

功能模块

1. 模型管理

• 支持多种格式的大语言模型加载
• 模型信息查看与状态管理
• 模型卸载与内存释放

2. 模型推理

• 对话式交互界面
• 流式响应输出
• 历史对话管理

3. 模型微调

• 训练参数配置(学习率、batch size等)
• LoRA参数配置(秩、alpha等)
• 训练过程实时监控
• 训练中断与恢复

4. 数据集生成

• 文档解析与清洗
• 指令-响应对生成
• 数据集质量评估
• 数据集版本管理

微调技术

QLoRA原理

QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)是一种高效的大模型微调技术，核心特点包括：

1. 4-bit量化: 将预训练模型量化为4-bit表示，大幅减少显存占用
2. 低秩适配: 通过低秩矩阵分解(LoRA)实现参数高效更新
3. 内存优化: 使用梯度检查点等技术进一步降低显存需求

参数配置

• 学习率: 建议2e-5到2e-4
• LoRA秩: 控制适配器复杂度(建议16-64)
• LoRA Alpha: 控制适配器更新幅度(通常设为秩的1-2倍)

训练监控

• TensorBoard集成: 实时查看损失曲线、学习率等指标
• 日志记录: 训练过程详细日志保存
• 模型检查点: 定期保存中间权重

快速开始

1. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

2. 启动应用:

python main.py

3. 访问Web界面:

http://localhost:7860

许可证

MIT License