大模型高效微调方法综述：P-Tuning软提示与lora低秩微调附案例代码详解

Prompt Tuning 和 P-Tuning 都属于“软提示”（soft prompt）范式，但 P-Tuning 首次提出用小型 LSTM/MLP 对提示嵌入进行编码生成，而 Prompt Tuning（又称 Soft Prompt Tuning）则直接对一段可训练的嵌入序列做梯度更新；LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在 Transformer 层注入两段低秩矩阵分解，仅训练这部分额外参数实现参数效率微调；QLoRA 则在 4-bit 量化权重上应用 LoRA，几乎与原始 16-bit LoRA 性能持平，却将显存占用降低近 3 倍。以下内容将依次覆盖各方法的原理细节、训练流程差异，以及在 BERT 分类任务中完整的训练、保存、加载与推理伪代码示例。

1 Prompt Tuning vs P-Tuning

1.1 方法定义与原理

Prompt Tuning：在模型输入的 embedding 层前添加 L 个可训练向量，称为软提示（soft prompts），并仅对这 L 参数进行梯度更新，冻结其余预训练模型参数。
P-Tuning：《GPT Understands, Too》中提出，除使用离散提示外，还通过一个小型 LSTM 或 MLP（prompt encoder）对初始提示嵌入做变换，生成最终的连续提示嵌入，再拼接到输入前进行训练，提示参数由反向传播更新。

1.2 训练流程对比

阶段	Prompt Tuning	P-Tuning
初始化	随机或预训练初始化 L 个提示向量	同上 + 初始化 LSTM/MLP 权重
前向传递	拼接提示向量 + 原始 embeddings → Encoder	先 LSTM/MLP 生成提示嵌入，再拼接 + 原始 embeddings → Encoder
反向更新	仅更新提示向量	更新提示向量与 prompt encoder 参数
数据存储	保存提示向量矩阵	同上 + 保存 encoder 权重

1.3 保存与加载伪代码

# 保存
torch.save(prompt_embeddings.state_dict(), "prompt_tuning_prompts.bin")# 加载
prompt_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(L, hidden_size))
prompt_embeddings.load_state_dict(torch.load("prompt_tuning_prompts.bin"))

# P-Tuning 保存
torch.save({"prompt_encoder": lstm.state_dict(),"prompt_vectors": prompt_embeddings_init
}, "p_tuning_prompt.bin")# 加载
ckpt = torch.load("p_tuning_prompt.bin")
lstm.load_state_dict(ckpt["prompt_encoder"])
prompt_embeddings_init = ckpt["prompt_vectors"]

2 LoRA vs QLoRA

2.1 LoRA（Low-Rank Adaptation）原理

LoRA 在每个 Transformer 层的线性映射 xW 的旁支引入低秩分解与，并用替代原始变换，其中为缩放系数，可训练参数量仅为 2dr，相比全量微调可减少约 10,000 倍参数。

2.2 QLoRA 原理

QLoRA 首先将原模型权重量化到 4-bit（如 NF4），显存占用大幅下降；然后在量化权重上按常规方式注入 LoRA 分支，并只训练 LoRA 分支参数。该过程兼顾了量化与低秩适配的双重优势，实验证明与 16-bit LoRA 性能相当，却将显存占用降至三分之一左右。

2.3 训练与保存伪代码

# LoRA 注入示例（略）后，仅启用 A,B 子模块
for name,p in model.named_parameters():p.requires_grad = ('lora_A' in name or 'lora_B' in name)# 训练循环
for batch in dataloader:outputs = model(**batch)loss = criterion(outputs.logits, batch.labels)loss.backward()optimizer.step()# 保存 LoRA 参数
torch.save(model.state_dict(), "bert_lora.pt")

# QLoRA 量化 + LoRA
from bitsandbytes import quantize_4bit
for n,p in model.named_parameters():p.data = quantize_4bit(p.data, dtype='nf4')
# 注入 LoRA 后同上训练代码# 保存模型
model.save_pretrained("bert_qlora")

3 BERT 分类任务：完整示例

本来应该是用chatglm,千问等大模型来来做演示的，但是此处只是为了讲解，这些训练的过程，所以使用大家熟悉的bert 模型来做。

下面以 PyTorch + Hugging Face Transformers 为原型，演示四种方法在 BERT 分类项目中的“训练→保存→加载→推理”流程。

3.1 Prompt Tuning

注释要点：

1. 冻结预训练模型：保证只有“软提示”与分类头参与训练，极大降低显存与计算开销。

2. 软提示（Prompt）：用少量可学习的向量充当“伪 token”，引导模型关注下游任务特征。

3. 拼接逻辑：将 prompt 放在输入序列最前面，BERT 的 Transformer 自注意力会自动将其纳入计算。

4. 保存与加载：只需保存 prompt 与分类头，即可方便部署。

5. 推理流程：与训练相似，但不开启梯度，快速得到预测结果。

关键说明

attention_mask 扩展：在 prompt 前补 1，使得自注意力不会忽略 prompt 部分。
token_type_ids 扩展：prompt 通常归为第 0 号句子，也可设置为其它值，务必与模型训练时一致。
使用 inputs_embeds：通过 model(inputs_embeds=…, attention_mask=…, token_type_ids=…) 保证 BERT 自带的 绝对位置编码 与 句子编码 会自动加到我们拼接后的输入上，无需手动处理。
取第 L 个位置：prompt 长度为 L，故第 L 个向量对应原始文本第 1 个 token 的“CLS 等价”表征，含 prompt 与输入信息。
保存与加载：只需保存 prompt 与分类头，BERT 主干无需变动，极简部署。

通过以上改动，代码即完整支持了位置编码与句子编码，保证 soft prompt 能正确注入，而原有的自注意力机制与绝对位置编码均被保留。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel
from transformers import AdamW# -----------------------------------------------------------------------------
# 1. 初始化
# -----------------------------------------------------------------------------# 1.1 加载预训练 BERT 主干（不含任何 task-specific 头）
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 1.2 冻结所有 BERT 参数，只训练后续新增模块
for p in model.parameters():p.requires_grad = False# 1.3 软提示长度 L，可根据显存/性能自行调整
L = 20  # [turn0search0]# 1.4 创建一个可训练的软提示向量，形状为 [L, H]
H = model.config.hidden_size
prompt = nn.Parameter(torch.randn(L, H))  # [turn0search4]# 1.5 定义分类头，将隐藏维度 H 映射到类别数
num_labels = 2
classifier = nn.Linear(H, num_labels)# 1.6 优化器只更新 prompt 和 classifier
optim_params = [prompt, *classifier.parameters()]
optimizer = AdamW(optim_params, lr=1e-3)# 1.7 损失函数：交叉熵
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()# -----------------------------------------------------------------------------
# 2. 训练循环
# -----------------------------------------------------------------------------# 假设 train_loader 每个 batch 包含：
#   batch['input_ids']     : [B, N]
#   batch['attention_mask']: [B, N]
#   batch['token_type_ids'] : [B, N] （可选，句子对任务需提供）
for batch in train_loader:input_ids      = batch['input_ids']                            # [B, N]orig_mask      = batch['attention_mask']                       # [B, N]orig_token_ids = batch.get('token_type_ids',torch.zeros_like(orig_mask))        # [B, N]# 2.1 扩展 attention_mask: 在最前面为 L 个 prompt 置 1#     prompt_mask: [B, L]prompt_mask = torch.ones(orig_mask.size(0), L,dtype=orig_mask.dtype,device=orig_mask.device)               # [turn1search0]new_mask = torch.cat([prompt_mask, orig_mask], dim=1)          # [B, L+N]# 2.2 扩展 token_type_ids: prompt 统一标为 0（或其他常数均可）prompt_type = torch.zeros_like(prompt_mask, dtype=orig_token_ids.dtype)new_token_ids = torch.cat([prompt_type, orig_token_ids], dim=1) # [B, L+N]# 2.3 从 embedding table 拿到原始 prompt 的 word embeddings#     init_emb: [L, H]init_emb = model.embeddings.word_embeddings(torch.arange(L, device=orig_mask.device))       # [turn0search4]# 2.4 用 LSTM/MLP 编码（此处以 LSTM 为例，也可改为 nn.Linear 等）prompt_emb, _ = nn.LSTM(H, H, batch_first=True)(init_emb.unsqueeze(0))                       # [1, L, H]# 2.5 扩展至 batch 大小 → [B, L, H]pref = prompt_emb.expand(input_ids.size(0), -1, -1)# 2.6 原始 token embeddings: [B, N, H]emb = model.embeddings(input_ids)                              # [turn0search4]# 2.7 拼接 prompt 与原始 embeddings → [B, L+N, H]enc_inputs = torch.cat([pref, emb], dim=1)                     # [turn0search2]# 2.8 调用 BertModel，传入 inputs_embeds、attention_mask、token_type_ids#     BertEmbeddings 层会在 inputs_embeds 上加上 position & token_type embeddingsoutputs = model(inputs_embeds=enc_inputs,attention_mask=new_mask,token_type_ids=new_token_ids)sequence_output = outputs.last_hidden_state                    # [B, L+N, H]# 2.9 取第 L 个位置（即 prompt 之后首个 token）做“CLS”等价表示pooled_rep = sequence_output[:, L, :]                          # [B, H]# 2.10 分类 & 计算损失logits = classifier(pooled_rep)                                # [B, num_labels]loss   = loss_fn(logits, batch['labels'])# 2.11 反向传播 & 更新loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()# -----------------------------------------------------------------------------
# 3. 保存
# -----------------------------------------------------------------------------# 3.1 保存 prompt 向量
torch.save(prompt.state_dict(), "pt_prompts.bin")# 3.2 保存分类头
torch.save(classifier.state_dict(), "pt_cls.bin")# -----------------------------------------------------------------------------
# 4. 加载 & 推理
# -----------------------------------------------------------------------------# 4.1 重建 prompt 并加载
prompt = nn.Parameter(torch.empty(L, H))
prompt.load_state_dict(torch.load("pt_prompts.bin"))# 4.2 重建分类头并加载
classifier = nn.Linear(H, num_labels)
classifier.load_state_dict(torch.load("pt_cls.bin"))# 4.3 推理模式
model.eval()
classifier.eval()with torch.no_grad():# 假设 test_ids, test_mask, test_token_type_ids 形状分别 [B, N]emb = model.embeddings(test_ids)                             # [B, N, H]prompt_mask = torch.ones(test_mask.size(0), L,dtype=test_mask.dtype,device=test_mask.device)new_mask  = torch.cat([prompt_mask, test_mask], dim=1)       # [B, L+N]prompt_type = torch.zeros_like(prompt_mask, dtype=test_token_type_ids.dtype)new_types    = torch.cat([prompt_type, test_token_type_ids], dim=1)  # [B, L+N]prompt_emb, _ = lstm(init_emb.unsqueeze(0))                  # [1, L, H]pref = prompt_emb.expand(test_ids.size(0), -1, -1)           # [B, L, H]enc_inputs = torch.cat([pref, emb], dim=1)                   # [B, L+N, H]outputs = model(inputs_embeds=enc_inputs,attention_mask=new_mask,token_type_ids=new_types)seq_out = outputs.last_hidden_state                          # [B, L+N, H]rep = seq_out[:, L, :]                                       # [B, H]logits = classifier(rep)                                     # [B, num_labels]preds  = logits.argmax(dim=-1)                               # [B]

3.2 P-Tuning

关键说明

prompt_ids → init_emb：借助 BERT 的 embedding table 获取初始连续提示嵌入。
LSTM 编码：通过小型 LSTM（或通用 MLP）进一步转换提示向量，增强其表达能力。
拼接逻辑：将提示嵌入放在序列最前端，BERT 的自注意力会自动将其纳入上下文。
CLS 等价：拼接后第 prompt_len 位置处的向量即为融合了提示与输入的全局表示，用于分类。
推理流程：与训练相同，但无梯度计算，速度更快。

attention_mask 扩展：在 prompt 前补 1，使得自注意力不会忽略 prompt 部分。
token_type_ids 扩展：prompt 通常归为第 0 号句子，也可设置为其它值，务必与模型训练时一致。
使用 inputs_embeds：通过 model(inputs_embeds=…, attention_mask=…, token_type_ids=…) 保证 BERT 自带的 绝对位置编码 与 句子编码 会自动加到我们拼接后的输入上，无需手动处理。
取第 L 个位置：prompt 长度为 L，故第 L 个向量对应原始文本第 1 个 token 的“CLS 等价”表征，含 prompt 与输入信息。
保存与加载：只需保存 prompt 与分类头，BERT 主干无需变动，极简部署。

通过以上改动，代码即完整支持了位置编码与句子编码，保证 soft prompt 能正确注入，而原有的自注意力机制与绝对位置编码均被保留。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, AdamW# -----------------------------------------------------------------------------
# 1. 初始化阶段
# -----------------------------------------------------------------------------
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')# 1.1 加载预训练的 BERT 主干（不含 task-specific 头），并移到 device
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased').to(device)# 1.2 冻结 BERT 主干所有参数，只训练下面新增的部分
for p in model.parameters():p.requires_grad = False# 1.3 软提示长度 L（可调）
L = 20# 1.4 伪 token IDs，用于从 embedding table 取初始 prompt 向量
prompt_ids = torch.arange(L, device=device)# 1.5 创建 LSTM 作为 prompt encoder
H = model.config.hidden_size
prompt_encoder = nn.LSTM(input_size=H,hidden_size=H,batch_first=True
).to(device)# 1.6 定义分类头
num_labels = 2
classifier = nn.Linear(H, num_labels).to(device)# 1.7 优化器：仅优化 prompt encoder 和分类头参数
optimizer = AdamW(list(prompt_encoder.parameters()) + list(classifier.parameters()),lr=1e-3
)# -----------------------------------------------------------------------------
# 2. 训练循环
# -----------------------------------------------------------------------------# 假设 train_loader 每 batch 提供：
#   batch['input_ids']     : [B, N]
#   batch['attention_mask']: [B, N]
#   batch['token_type_ids'] : [B, N]（可选）
#   batch['labels']         : [B]
for batch in train_loader:# 2.1 数据搬到 deviceinput_ids  = batch['input_ids'].to(device)          orig_mask  = batch['attention_mask'].to(device)     orig_types = batch.get('token_type_ids',torch.zeros_like(orig_mask)).to(device)labels     = batch['labels'].to(device)             B, N = input_ids.size()# 2.2 构造新的 attention_mask：prompt 部分全部设为 1prompt_mask = torch.ones(B, L, dtype=orig_mask.dtype, device=device)new_mask    = torch.cat([prompt_mask, orig_mask], dim=1)  # [B, L+N]# 2.3 构造新的 token_type_ids：prompt 部分设为 0prompt_type = torch.zeros_like(prompt_mask, dtype=orig_types.dtype, device=device)new_types   = torch.cat([prompt_type, orig_types], dim=1)  # [B, L+N]# 2.4 从 embedding table 提取初始 prompt 嵌入 [L, H]init_emb = model.embeddings.word_embeddings(prompt_ids)  # [L, H]# 2.5 通过 prompt encoder（LSTM）生成最终 prompt 嵌入 [1, L, H]prompt_emb, _ = prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))    # [1, L, H]# 2.6 扩展至 batch 大小 → [B, L, H]pref = prompt_emb.expand(B, -1, -1)# 2.7 获取原始文本 embeddings → [B, N, H]emb = model.embeddings(input_ids)                       # [B, N, H]# 2.8 拼接两个部分 → [B, L+N, H]inputs_embeds = torch.cat([pref, emb], dim=1)           # [B, L+N, H]# 2.9 调用 BERT，传入 inputs_embeds、attention_mask 和 token_type_idsoutputs = model(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,token_type_ids=new_types)sequence_output = outputs.last_hidden_state              # [B, L+N, H]# 2.10 取第 L 个位置的向量作为 “CLS 等价” 表示 → [B, H]cls_equiv = sequence_output[:, L, :]# 2.11 分类 & 计算损失logits = classifier(cls_equiv)                          # [B, num_labels]loss   = nn.CrossEntropyLoss()(logits, labels)# 2.12 反向传播 & 参数更新loss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()# -----------------------------------------------------------------------------
# 3. 保存训练好的参数
# -----------------------------------------------------------------------------# 3.1 保存 prompt encoder 权重
torch.save(prompt_encoder.state_dict(), "ptuning_encoder.bin")# 3.2 保存分类头权重
torch.save(classifier.state_dict(), "ptuning_cls.bin")# -----------------------------------------------------------------------------
# 4. 加载 & 推理
# -----------------------------------------------------------------------------# 4.1 重建 prompt encoder 并加载
prompt_encoder = nn.LSTM(input_size=H, hidden_size=H, batch_first=True).to(device)
prompt_encoder.load_state_dict(torch.load("ptuning_encoder.bin"))# 4.2 重建分类头并加载
classifier = nn.Linear(H, num_labels).to(device)
classifier.load_state_dict(torch.load("ptuning_cls.bin"))# 4.3 设置为推理模式
model.eval()
prompt_encoder.eval()
classifier.eval()# 4.4 推理循环
for batch in test_loader:input_ids  = batch['input_ids'].to(device)orig_mask  = batch['attention_mask'].to(device)orig_types = batch.get('token_type_ids',torch.zeros_like(orig_mask)).to(device)B, N = input_ids.size()prompt_mask = torch.ones(B, L, dtype=orig_mask.dtype, device=device)new_mask    = torch.cat([prompt_mask, orig_mask], dim=1)prompt_type = torch.zeros_like(prompt_mask, dtype=orig_types.dtype, device=device)new_types   = torch.cat([prompt_type, orig_types], dim=1)init_emb     = model.embeddings.word_embeddings(prompt_ids)prompt_emb, _= prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))pref         = prompt_emb.expand(B, -1, -1)emb          = model.embeddings(input_ids)inputs_embeds= torch.cat([pref, emb], dim=1)outputs      = model(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,token_type_ids=new_types)seq_out      = outputs.last_hidden_statecls_equiv    = seq_out[:, L, :]logits       = classifier(cls_equiv)preds        = torch.argmax(logits, dim=-1)# 处理 preds （例如计算准确率或保存结果）# ...

以GPT2自回归模型来讲解 p_turning

要点说明

使用 LSTM 作为 Prompt Encoder，可捕捉提示向量序列的时序依赖；
前 L 个位置的 labels 设为 -100，保证 loss 只计算在真实文本部分；
GPT-2 自带位置编码与因果遮掩，无需手动处理；
生成时也使用 inputs_embeds，并在输出时剔除前 L 个“伪 token”。
teacher Forcing 是一种经典的自回归序列模型训练策略，最早由 Williams 和 Zipser 在 1989 年提出，用于加速和稳定循环神经网络（RNN）的训练。其核心思路是在训练阶段，模型每一步的输入不使用模型自身上一步的预测结果，而是直接采用真实标记（ground truth），以此减少误差累积并加快收敛。在生成（推理）阶段，则依次将模型预测的标记拼回输入，完成逐步自回归生成。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, AdamW
# 0. 环境与模型初始化
# 设备选取：若有可用 GPU 则用 GPU，否则用 CPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  # 加载 GPT-2 自回归语言模型与分词器，并将模型移到 device
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')                   
model     = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2').to(device)      # 冻结 GPT-2 主干所有参数，只保留微调 Prompt Encoder 的权重
for p in model.parameters():p.requires_grad = False                                          # 1. P-Tuning 参数与模块定义
# 定义 Prompt 长度 L，可根据显存与任务难度调节
L = 30                                                             # GPT-2 隐藏层维度 H，等同于 embedding 维度
H = model.config.n_embd# 从 GPT-2 的词向量表中取出 L 个“伪 token”对应的初始 embedding
prompt_ids = torch.arange(L, device=device)                         
init_emb   = model.transformer.wte(prompt_ids)  # [L, H]          # 创建 LSTM Prompt Encoder：输入 [1, L, H] → 输出 [1, L, H]
prompt_encoder = nn.LSTM(input_size=H, hidden_size=H, num_layers=1, batch_first=True
).to(device)                                                        # 仅训练 Prompt Encoder 的参数
optimizer = AdamW(prompt_encoder.parameters(), lr=5e-5)            # 2. 训练循环（自回归语言建模）
model.train()
prompt_encoder.train()for epoch in range(num_epochs):for batch in train_loader:# 假设 batch 中含有：# batch['input_ids']     : [B, N]# batch['attention_mask']: [B, N]# batch['labels']        : [B, N]，用于计算下一个 token 的监督信号input_ids      = batch['input_ids'].to(device)           attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)      labels         = batch['labels'].to(device)              B, N = input_ids.size()# 2.1 用 LSTM 编码初始 prompt embedding → [1, L, H]prompt_emb, _ = prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))     # 2.2 扩展到 batch 大小 → [B, L, H]prompt_emb = prompt_emb.expand(B, -1, -1)                 # 2.3 获取原始输入 token embedding → [B, N, H]token_emb = model.transformer.wte(input_ids)              # 2.4 拼接 prompt 与原始 embeddings → [B, L+N, H]inputs_embeds = torch.cat([prompt_emb, token_emb], dim=1) # 2.5 构造新的 attention_mask：在 prompt 部分填 1 → [B, L+N]prompt_mask = torch.ones(B, L, device=device)new_mask    = torch.cat([prompt_mask, attention_mask], dim=1)  # 2.6 构造新的 labels：prompt 部分设为 -100，跳过 loss 计算 → [B, L+N]prompt_labels = torch.full((B, L), -100, device=device, dtype=torch.long)new_labels    = torch.cat([prompt_labels, labels], dim=1)     # 2.7 前向计算，自回归地并行预测所有位置下一个 tokenoutputs = model(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,labels=new_labels)                                                         loss = outputs.loss                                        # 2.8 反向传播 & 更新 Prompt Encoderloss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()print(f"Epoch {epoch+1} loss: {loss.item():.4f}")              
# 3. 保存 Prompt Encoder
torch.save(prompt_encoder.state_dict(), "gpt2_ptuning_lstm.bin")  
# 4. 加载 & 推理
# 4.1 重建并加载 Prompt Encoder
prompt_encoder = nn.LSTM(input_size=H, hidden_size=H, batch_first=True).to(device)
prompt_encoder.load_state_dict(torch.load("gpt2_ptuning_lstm.bin"))model.eval()
prompt_encoder.eval()# 4.2 准备初始上下文
context = "In a distant future"                                  
tokens  = tokenizer(context, return_tensors="pt").to(device)
input_ids      = tokens.input_ids                                
attention_mask = tokens.attention_mask                           
B, N = input_ids.size()# 4.3 生成 prompt_emb → [1, L, H] → 扩展为 [B, L, H]
prompt_emb, _ = prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))
prompt_emb    = prompt_emb.expand(B, -1, -1)# 4.4 获取原始 embeddings & 拼接
token_emb     = model.transformer.wte(input_ids)                  
inputs_embeds = torch.cat([prompt_emb, token_emb], dim=1)         # 4.5 构造新的 attention_mask
prompt_mask   = torch.ones(B, L, device=device)
new_mask      = torch.cat([prompt_mask, attention_mask], dim=1)   # 4.6 自回归生成并剔除 prompt 部分
generated = model.generate(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,max_length=L + N + 50
)                                                                 
generated = generated[:, L:]                                       # 4.7 解码并输出
print(tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True))

DeepSeek-R1 P-Tuning 示例代码

以下代码展示了对 DeepSeek-R1 模型进行 P-Tuning 的全流程：冻结主干 → 构造连续提示 → 并行化微调 → 保存加载 → 自回归生成。根据具体硬件与任务需求，可将 model_name 替换为任意 Distill 版本以实现更轻量化部署。

比如

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-7B/8B
DeepSeek-R1 / DeepSeek-R1-Zero

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AdamW# 0. 设备与模型加载
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
tokenizer  = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model      = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name).to(device)
for p in model.parameters():p.requires_grad = False# 1. Prompt Encoder 定义
L = 30
H = model.config.n_embd
prompt_ids     = torch.arange(L, device=device)
init_emb       = model.get_input_embeddings()(prompt_ids)  # [L, H]
prompt_encoder = nn.LSTM(input_size=H, hidden_size=H, batch_first=True).to(device)
optimizer      = AdamW(prompt_encoder.parameters(), lr=5e-5)# 2. 训练循环
model.train()
prompt_encoder.train()
for batch in train_loader:input_ids      = batch["input_ids"].to(device)          # [B, N]attention_mask = batch["attention_mask"].to(device)     # [B, N]labels         = batch["labels"].to(device)             # [B, N]B, N = input_ids.size()# 2.1 生成 Prompt Embedding → [1, L, H] → 扩展至 [B, L, H]prompt_emb, _ = prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))prompt_emb    = prompt_emb.expand(B, -1, -1)# 2.2 获取输入 embeddings & 拼接 → [B, L+N, H]token_emb     = model.get_input_embeddings()(input_ids)inputs_embeds = torch.cat([prompt_emb, token_emb], dim=1)# 2.3 构造新的 attention_mask & labelsprompt_mask   = torch.ones(B, L, device=device)new_mask      = torch.cat([prompt_mask, attention_mask], dim=1)prompt_labels = torch.full((B, L), -100, device=device, dtype=torch.long)new_labels    = torch.cat([prompt_labels, labels], dim=1)# 2.4 前向 + 反向outputs = model(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,labels=new_labels)loss = outputs.lossloss.backward()optimizer.step()optimizer.zero_grad()# 3. 保存 Prompt Encoder
torch.save(prompt_encoder.state_dict(), "deepseek_ptuning_lstm.bin")# 4. 加载 & 推理
prompt_encoder.load_state_dict(torch.load("deepseek_ptuning_lstm.bin"))
model.eval()
prompt_encoder.eval()
context = "In a distant future"
tokens  = tokenizer(context, return_tensors="pt").to(device)
input_ids, attn = tokens.input_ids, tokens.attention_mask
B, N = input_ids.size()prompt_emb, _ = prompt_encoder(init_emb.unsqueeze(0))
prompt_emb    = prompt_emb.expand(B, -1, -1)
token_emb     = model.get_input_embeddings()(input_ids)
inputs_embeds = torch.cat([prompt_emb, token_emb], dim=1)
prompt_mask   = torch.ones(B, L, device=device)
new_mask      = torch.cat([prompt_mask, attn], dim=1)generated = model.generate(inputs_embeds=inputs_embeds,attention_mask=new_mask,max_length=L+N+50)[:, L:]
print(tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True))

3.3 LoRA

Low-Rank Adaptation (LoRA) 是一种参数高效微调（PEFT）技术，通过将原始的大规模模型权重更新分解成两个低秩矩阵和，并替代原始权重增量，实现只训练这两段小矩阵而冻结其他参数，从而将可训练参数量降低约 10,000 倍，显存占用减少 3 倍，并保持与全量微调相当或更优的表现。

核心原理：在 Transformer 的线性层 W 旁路注入低秩增量

,

其中，为缩放系数，通常设定为以平衡学习速率与参数尺度。
优点：
1. 极少可训练参数：仅占原模型的零点几至千分之一；
2. 无推理延迟：与原模型结构兼容，无需在推理时合并额外层；
3. 高效易用：Hugging Face PEFT、LoRAX 等开源工具提供开箱即用实现。

LoRA 现已成为 2025 年主流大模型微调方法之一，广泛应用于 BERT、GPT-2/3、LLaMA、DeepSeek-R1 等多种模型。

# 1. LoRA 注入方法略——替换所有 nn.Linear 为 LoRALinear
for p in model.parameters(): p.requires_grad=False
for m in model.modules():if isinstance(m, LoRALinear):for p in m.parameters(): p.requires_grad=True
classifier = nn.Linear(H, num_labels)
optimizer = AdamW(list(filter(lambda p:p.requires_grad, model.parameters())) + list(classifier.parameters()), lr=1e-4)# 2. 训练/保存/加载 同常规 fine-tuning

1. BERT 上的 LoRA 微调示例

import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast, Trainer, TrainingArguments
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType# 1.1 设备与模型/分词器加载
device    = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_id  = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_id)
model     = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_id, num_labels=2).to(device)  # 二分类  [oai_citation:0‡Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/peft?utm_source=chatgpt.com)# 1.2 冻结主模型参数，只训练 LoRA 矩阵
for param in model.base_model.parameters():param.requires_grad = False  # 冻结 Bert 主体# 1.3 配置 LoRA
lora_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS",   # 序列分类任务inference_mode=False,  # 微调模式r=8,                   # LoRA 低秩矩阵秩lora_alpha=16,         # 缩放系数lora_dropout=0.1,      # Dropout 比例target_modules=["query", "value"]  # 在自注意力的 query 和 value 矩阵上注入
)  [oai_citation:1‡Hugging Face](https://huggingface.co/docs/peft/en/package_reference/lora?utm_source=chatgpt.com)# 1.4 包装模型
model = get_peft_model(model, lora_config)  # 插入 A, B 矩阵  [oai_citation:2‡Hugging Face](https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/lora?utm_source=chatgpt.com)
model.print_trainable_parameters()          # 输出可训练参数比例# 1.5 准备训练数据（示例）
texts  = ["I love this!", "This is terrible."]
labels = [1, 0]
enc     = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt").to(device)
dataset = torch.utils.data.TensorDataset(enc["input_ids"], enc["attention_mask"], torch.tensor(labels))# 1.6 定义 Trainer
training_args = TrainingArguments(output_dir     = "./bert-lora-output",per_device_train_batch_size = 8,num_train_epochs           = 3,learning_rate              = 3e-4,logging_steps              = 10,save_steps                 = 50
)
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=dataset
)# 1.7 训练
trainer.train()  # 仅更新 LoRA 矩阵参数  [oai_citation:3‡GitHub](https://github.com/huggingface/peft?utm_source=chatgpt.com)# 1.8 保存 & 加载
model.save_pretrained("bert-lora-model")
# 重新加载时：
# from peft import PeftModel
# model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_id, num_labels=2)
# model = PeftModel.from_pretrained(model, "bert-lora-model")

2. DeepSeek-R1 上的 LoRA 微调示例

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType# 2.1 设备与模型/分词器加载
device    = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_id  = "deepseek-ai/DeepSeek-R1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model     = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id).to(device)  # 自回归模型  [oai_citation:4‡Hugging Face](https://huggingface.co/docs/transformers/en/peft?utm_source=chatgpt.com)# 2.2 冻结主模型参数，只训练 LoRA 矩阵
for param in model.parameters():param.requires_grad = False# 2.3 配置 LoRA（自回归任务）
lora_config = LoraConfig(task_type="CAUSAL_LM",  # 自回归语言模型inference_mode=False,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.05,target_modules=["c_attn", "c_proj"]  # GPT 风格模型的注意力层
)  [oai_citation:5‡Hugging Face](https://huggingface.co/docs/peft/en/package_reference/lora?utm_source=chatgpt.com)# 2.4 包装模型
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()# 2.5 准备训练数据（示例）
texts = ["Once upon a time,","In a galaxy far, far away,"
]
enc = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to(device)
# Labels = 输入右移一位的 input_ids
labels = enc["input_ids"].clone()dataset = torch.utils.data.TensorDataset(enc["input_ids"], enc["attention_mask"], labels)# 2.6 定义 Trainer
training_args = TrainingArguments(output_dir     = "./deepseek-lora-output",per_device_train_batch_size = 4,num_train_epochs           = 3,learning_rate              = 2e-4,logging_steps              = 10,save_steps                 = 50
)
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=dataset
)# 2.7 训练
trainer.train()  # LoRA 矩阵参与梯度更新# 2.8 保存 & 加载
model.save_pretrained("deepseek-lora-model")
# 重新加载时：
# from peft import PeftModel
# base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# model = PeftModel.from_pretrained(base, "deepseek-lora-model")

3.4 QLoRA

# 1. 4-bit 量化
for n,p in model.named_parameters():p.data = quantize_4bit(p.data, dtype='nf4')
# 2. 注入 LoRA + 冻结主体 + 训练
# 3. model.save_pretrained & from_pretrained 进行加载推理

只是比lora 加了

# 1. 4-bit 量化
for n,p in model.named_parameters():
p.data = quantize_4bit(p.data, dtype='nf4')

通过上述详细流程，您即可在 2025 年的常见生产场景中，根据数据量、资源与任务需求，灵活选择和实施软提示（Prompt/P-Tuning）或参数高效微调（LoRA/QLoRA）方法，实现千亿参数模型的高效适配与部署。