LoRA 微调实战：基于 LLaMA-Factory 定制你的专属医疗大模型
从理论到实践，手把手教你使用 LoRA 技术高效微调 Qwen3-4B 模型
一、为什么需要 LoRA 微调？
大语言模型（LLM）在通用领域表现出色，但在特定专业领域（如医疗、法律、金融）往往力不从心。全量微调（Full Fine-tuning）虽然效果好，但需要巨大的计算资源和存储空间。
LoRA（Low-Rank Adaptation） 提供了一种参数高效微调方案：
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✅ 显存友好：只训练少量参数（通常 <1% 的总参数量）
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✅ 训练快速：显著减少训练时间和计算成本
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✅ 效果可佳：在特定任务上接近全量微调效果
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✅ 部署灵活：支持多 LoRA 动态切换，一个基座模型服务多个场景
二、LoRA 核心原理
2.1 基本思想
LoRA 的核心思想是不改变原始预训练权重，通过引入可训练的低秩分解矩阵来调整模型行为，使其适应特定任务。
2.2 工作机制
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冻结基座模型：原始权重 W 保持不动
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引入旁路矩阵：添加低秩矩阵 A 和 B ，其中 A 负责降维，B 负责升维
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前向传播修改：h=Wx+BAx （原始输出 + 旁路输出）
2.3 初始化技巧
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矩阵 B 初始化为 全 0，确保训练开始时偏移为 0，维持网络原有输出
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矩阵 A 采用高斯初始化，保证开始学习后能够正常收敛
三、实战环境准备
3.1 硬件配置参考
| 配置 | 单卡 A100 40GB | 双卡 4090 |
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| 训练时间 | 19 分 15 秒 | 8 分 12 秒 |
| 显存占用 | ~16GB | ~8GB/卡 |
| 训练参数 | 单卡 batch=1, 梯度累积=8 | 双卡 batch=1, 梯度累积=8 |
