如何利用参数高效微调技术提升小模型训练速度并降低企业 GPU 成本压力

参数高效微调：加速小模型训练，降低 GPU 成本

大家好！今天我们来聊聊如何利用参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）技术，提升小模型训练速度，并降低企业 GPU 成本压力。在深度学习领域，模型规模的增长似乎成了趋势。然而，对于许多企业来说，从头训练或全参数微调大型模型的成本是巨大的。幸运的是，PEFT 提供了一种更经济高效的解决方案。

1. 传统微调的局限性

传统微调方法需要更新模型的所有参数，这在以下几个方面带来了挑战：

• 计算成本高昂： 更新所有参数需要大量的 GPU 资源和时间，尤其是对于大型模型。
• 存储需求庞大： 需要存储完整模型的多个副本，例如原始模型、微调后的模型等。
• 容易过拟合： 在小数据集上微调大型模型时，容易出现过拟合现象。

为了解决这些问题，PEFT 技术应运而生。

2. 参数高效微调 (PEFT) 的核心思想

PEFT 的核心思想是在预训练模型的基础上，只微调少量参数，同时保持预训练模型的知识。 这样可以在保证模型性能的同时，显著降低计算成本和存储需求。

PEFT 方法主要分为以下几类：

• 添加少量可训练参数： 例如 Adapter、Prefix-Tuning、LoRA 等。
• 选择性微调： 例如 BitFit、(IA)^3等。
• 重参数化： 例如 AdaLoRA 等。

3. 几种主流的 PEFT 技术详解

接下来，我们详细介绍几种主流的 PEFT 技术，并提供相应的代码示例。

3.1 Adapter

Adapter 方法在预训练模型的每一层中插入少量可训练的模块（Adapter layers）。 这些 Adapter layers 通常由一个 bottleneck 结构组成，先将输入降维，然后经过非线性激活函数，最后再升维到原始维度。

原理： Adapter layers 允许模型学习特定于下游任务的知识，而无需修改预训练模型的原始参数。

优点：

• 易于实现和集成。
• 可以在不同的任务之间共享预训练模型。
• 可以灵活地调整 Adapter layers 的大小，以控制微调的参数量。

缺点：

• 需要手动设计 Adapter layers 的结构，例如 bottleneck 的大小。
• 可能会引入额外的推理延迟。

代码示例 (使用 PyTorch):

import torch
import torch.nn as nn

class Adapter(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, bottleneck_dim):
        super().__init__()
        self.down = nn.Linear(input_dim, bottleneck_dim)
        self.up = nn.Linear(bottleneck_dim, input_dim)
        self.activation = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        residual = x
        x = self.down(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.up(x)
        return x + residual

class ModelWithAdapter(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, bottleneck_dim):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
        self.adapter1 = Adapter(base_model.config.hidden_size, bottleneck_dim)
        self.adapter2 = Adapter(base_model.config.hidden_size, bottleneck_dim)
        # 可以根据需要添加更多的 Adapter layers

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.base_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        hidden_states = outputs.last_hidden_state
        hidden_states = self.adapter1(hidden_states)
        hidden_states = self.adapter2(hidden_states)
        # 可以根据需要将 Adapter layers 插入到模型的不同位置
        return hidden_states

# 示例用法
from transformers import AutoModel
model_name = "bert-base-uncased"
base_model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
bottleneck_dim = 64
model = ModelWithAdapter(base_model, bottleneck_dim)

# 只训练 Adapter 的参数
for name, param in model.named_parameters():
    if "adapter" not in name:
        param.requires_grad = False

# 计算可训练参数的数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"可训练参数数量: {trainable_params}")

3.2 Prefix-Tuning

Prefix-Tuning 在模型的每一层输入序列的前面添加一段可训练的 "prefix"。 这些 prefix 向量与输入序列一起传递到模型的后续层。

原理： Prefix 允许模型调整其内部状态，以适应下游任务，而无需修改预训练模型的原始参数。

优点：

• 可以有效地控制模型的行为。
• 可以在不同的任务之间共享预训练模型。
• 可以灵活地调整 prefix 的长度，以控制微调的参数量。

缺点：

• 可能会增加模型的计算复杂度，因为需要处理额外的 prefix 向量。
• prefix 的长度需要仔细调整，以避免影响模型性能。

代码示例 (使用 PyTorch):

import torch
import torch.nn as nn

class PrefixTuning(nn.Module):
    def __init__(self, config, prefix_length):
        super().__init__()
        self.prefix_length = prefix_length
        self.embedding = nn.Embedding(prefix_length, config.hidden_size)
        self.config = config

    def forward(self, hidden_states):
        batch_size = hidden_states.shape[0]
        prefix = self.embedding(torch.arange(self.prefix_length).to(hidden_states.device))
        prefix = prefix.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1)
        hidden_states = torch.cat((prefix, hidden_states), dim=1)
        return hidden_states

class ModelWithPrefixTuning(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, prefix_length):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
        self.prefix_tuning = PrefixTuning(base_model.config, prefix_length)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.base_model(input_ids, attention_mask=attention_mask, output_hidden_states=True)
        hidden_states = outputs.hidden_states[0] # Get the first layer's hidden states
        hidden_states = self.prefix_tuning(hidden_states)

        # Reconstruct the input for the base model with the modified hidden states
        # Note: This is a simplified example and might require adjustments based on the model architecture.
        extended_attention_mask = torch.cat((torch.ones((input_ids.shape[0], self.prefix_tuning.prefix_length)).to(input_ids.device), attention_mask), dim=1)
        outputs = self.base_model(inputs_embeds=hidden_states, attention_mask=extended_attention_mask)
        return outputs

# 示例用法
from transformers import AutoModel, AutoConfig
model_name = "bert-base-uncased"
base_model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name)

prefix_length = 10
model = ModelWithPrefixTuning(base_model, prefix_length)

# 只训练 Prefix 的参数
for name, param in model.named_parameters():
    if "prefix" not in name:
        param.requires_grad = False

# 计算可训练参数的数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"可训练参数数量: {trainable_params}")

注意: 上面的代码示例是一个简化的版本。在实际应用中，需要根据具体的模型架构进行调整。 例如，可能需要将 prefix 插入到模型的多个层中，或者使用更复杂的 prefix 结构。

3.3 LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA 通过学习低秩矩阵来近似预训练模型的权重更新。 具体来说，对于预训练模型的每个权重矩阵，LoRA 添加一个并行的低秩矩阵分解：

W = W_0 + BA

其中：

• W_0 是预训练模型的原始权重矩阵。
• B 和 A 是两个低秩矩阵，它们的秩远小于 W_0 的秩。
• BA 近似于 W 的更新量。

原理： LoRA 通过学习低秩矩阵，可以有效地减少需要训练的参数量，同时保持模型的性能。

优点：

• 可以显著减少需要训练的参数量。
• 易于实现和集成。
• 可以灵活地调整低秩矩阵的秩，以控制微调的参数量。

缺点：

• 需要仔细选择需要应用 LoRA 的权重矩阵。
• 低秩矩阵的秩需要仔细调整，以避免影响模型性能。

代码示例 (使用 PyTorch):

import torch
import torch.nn as nn

class LoRA(nn.Module):
    def __init__(self, original_weight, rank):
        super().__init__()
        self.original_weight = original_weight
        self.rank = rank

        self.A = nn.Parameter(torch.randn(original_weight.shape[1], rank) / 10)
        self.B = nn.Parameter(torch.randn(rank, original_weight.shape[0]) / 10)

    def forward(self, x):
        return x + torch.matmul(x, torch.matmul(self.A, self.B).transpose(0, 1))

class ModelWithLoRA(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, lora_rank):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
        self.lora_modules = []

        for name, module in self.base_model.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Linear): # Apply LoRA to Linear layers
                lora = LoRA(module.weight.data, lora_rank)
                self.lora_modules.append(lora)
                module.weight = lora # Replace the original weight with the LoRA module

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        return self.base_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

# 示例用法
from transformers import AutoModel
model_name = "bert-base-uncased"
base_model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

lora_rank = 8
model = ModelWithLoRA(base_model, lora_rank)

# 只训练 LoRA 的参数
for name, param in model.named_parameters():
    if "lora" not in name:
        param.requires_grad = False

# 计算可训练参数的数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"可训练参数数量: {trainable_params}")

注意: 上述代码片段只是一个示例，并非所有的 nn.Linear 层都适合应用 LoRA 。 通常，需要根据模型的具体架构和任务，选择合适的层应用 LoRA。 另外，LoRA 的实现方式可以有多种，例如，可以将 LoRA 应用于模型的注意力层，或者将 LoRA 应用于模型的嵌入层。

3.4 BitFit

BitFit 是一种非常简单有效的 PEFT 方法。 它只微调模型中的 bias 项。

原理： BitFit 认为，bias 项包含了模型中与特定任务相关的关键信息。 通过只微调 bias 项，可以有效地适应下游任务，同时保持预训练模型的通用知识。

优点：

• 非常简单易于实现。
• 可以显著减少需要训练的参数量。
• 通常可以获得与全参数微调相当的性能。

缺点：

• 可能不适用于所有任务。
• 对于某些任务，可能需要与其他 PEFT 方法结合使用。

代码示例 (使用 PyTorch):

import torch
import torch.nn as nn

# 示例用法
from transformers import AutoModel
model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)

# 只训练 bias 的参数
for name, param in model.named_parameters():
    if "bias" not in name:
        param.requires_grad = False

# 计算可训练参数的数量
trainable_params = sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
print(f"可训练参数数量: {trainable_params}")

3.5 (IA)^3

(IA)^3 (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations) 是一种选择性微调技术。 它在每一层中引入三个缩放向量 (scaling vectors)，分别用于缩放 query, key 和 value 矩阵的激活值。

原理： (IA)^3 通过学习缩放向量，可以选择性地放大或抑制模型内部的激活值，从而使模型更好地适应下游任务。

优点：

• 可以有效地控制模型的行为。
• 可以在不同的任务之间共享预训练模型。
• 可以灵活地调整缩放向量的大小，以控制微调的参数量。

缺点：

• 实现起来比 Adapter 和 LoRA 稍微复杂一些。
• 需要仔细调整缩放向量的初始化方式，以避免影响模型性能。

这里不提供代码示例，因为实现较为复杂，可以直接使用现有的库，例如 Hugging Face 的 peft 库。

4. PEFT 技术的选择策略

选择合适的 PEFT 技术取决于具体的任务、模型和资源限制。 以下是一些建议：

• 对于资源非常有限的情况： BitFit 可能是最佳选择，因为它只需要微调 bias 项，参数量最少。
• 对于需要高度控制模型行为的情况： Prefix-Tuning 或 (IA)^3 可能是更好的选择，因为它们可以直接控制模型的内部状态。
• 对于需要平衡性能和效率的情况： Adapter 或 LoRA 可能是不错的选择，它们可以在减少参数量的同时，保持模型的性能。

此外，还可以尝试将不同的 PEFT 技术结合起来使用，例如，可以将 LoRA 与 Adapter 结合使用，以进一步减少参数量。

下表总结了各种 PEFT 技术的特点：

PEFT 技术	参数量	实现难度	性能	适用场景
Adapter	中等	简单	良好	适用于需要快速适应不同任务，并且对推理速度要求不高的场景。
Prefix-Tuning	中等	中等	良好	适用于需要高度控制模型行为的场景，例如生成任务。
LoRA	低	简单	良好	适用于需要显著减少参数量，并且对模型性能要求较高的场景。
BitFit	非常低	非常简单	一般	适用于资源非常有限，并且对模型性能要求不高的场景。
(IA)^3	中等	复杂	良好	适用于需要选择性地放大或抑制模型内部的激活值，并且对模型性能要求较高的场景。

5. 使用 Hugging Face peft 库简化 PEFT 流程

Hugging Face 的 peft 库提供了一个统一的接口，可以方便地使用各种 PEFT 技术。 该库支持多种预训练模型，例如 BERT、GPT、T5 等。

安装 peft 库:

pip install peft

使用 peft 库进行 LoRA 微调的示例代码:

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

# 加载预训练模型和 tokenizer
model_name_or_path = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, num_labels=2)

# 配置 LoRA
config = LoraConfig(
    r=8, # LoRA rank
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="SEQ_CLS" # Sequence classification
)

# 使用 LoRA 包装模型
model = get_peft_model(model, config)
model.print_trainable_parameters()

# 训练模型 (使用 PyTorch Trainer 或其他训练框架)
# ...

# 保存模型
model.save_pretrained("lora_model")

# 加载模型
from peft import PeftModel
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name_or_path, num_labels=2)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "lora_model")

使用 peft 库可以极大地简化 PEFT 的流程，减少代码量，并提高开发效率。

6. 企业如何利用 PEFT 降低 GPU 成本

企业可以从以下几个方面利用 PEFT 技术来降低 GPU 成本：

• 减少 GPU 资源需求： PEFT 技术可以显著减少需要训练的参数量，从而降低 GPU 内存需求和计算量。
• 缩短训练时间： 由于参数量减少，训练速度更快，从而缩短了 GPU 的使用时间。
• 降低存储成本： PEFT 技术只需要存储少量参数，从而降低了存储成本。
• 更高效地利用 GPU 集群： 由于每个任务所需的 GPU 资源减少，企业可以在相同的 GPU 集群上运行更多的任务。
• democratize AI: 使得即使没有大量计算资源的企业也能负担得起微调大型模型，从而 democratize AI。

7. PEFT 的局限性

尽管 PEFT 技术有很多优点，但也存在一些局限性：

• 并非所有任务都适用： 对于某些任务，PEFT 技术可能无法达到与全参数微调相当的性能。
• 需要仔细调整超参数： PEFT 技术的性能高度依赖于超参数的选择，例如 Adapter 的大小、LoRA 的秩等。
• 可能需要更多的实验： 为了找到最佳的 PEFT 技术和超参数，可能需要进行更多的实验。
• 推理速度的影响： 某些 PEFT 方法，例如 Adapter 和 Prefix-Tuning，可能会引入额外的推理延迟。

8. 未来发展趋势

PEFT 技术是一个快速发展的领域，未来可能会出现更多更有效的 PEFT 方法。 一些可能的发展趋势包括：

• 自动化超参数优化： 自动搜索最佳的 PEFT 技术和超参数。
• 更高效的 PEFT 方法： 开发更高效的 PEFT 方法，例如，通过知识蒸馏来进一步压缩模型。
• 更广泛的应用： 将 PEFT 技术应用于更多的任务和模型。
• 与其他技术的结合： 将 PEFT 技术与其他技术结合使用，例如，与量化、剪枝等技术结合使用，以进一步降低计算成本。

结论：经济高效的微调方案

PEFT 技术为企业提供了一种经济高效的微调方案，可以显著降低 GPU 成本，加速模型训练，并 democratize AI。 通过选择合适的 PEFT 技术，并仔细调整超参数，企业可以充分利用 PEFT 技术的优势，提升模型性能，并降低运营成本。 随着 PEFT 技术的不断发展，相信未来会有更多更有效的 PEFT 方法出现，为深度学习的应用带来更大的便利。