大模型专业方向能力微调产品系统

项目名称：大模型专业方向能力微调
项目周期：2024年8月 – 2025年1月
技术栈：Python、PyTorch、Transformers、Deepspeed、LoRA、CUDA、FastAPI、Docker、Redis、LLM Serving（vLLM）
角色：核心研发工程师 / LLM 算法工程师

项目背景：
为提升公司在垂直行业（如医疗/法律/教育）中大模型应用能力，本项目致力于构建一个可支持国产及开源大语言模型微调、评估与在线部署的一体化平台。通过参数高效微调技术（如LoRA）与分布式训练框架，降低大模型应用门槛并显著压缩部署成本。

主要工作内容：
模型选型与微调：

基于LLama2-7B、InternLM-Chat-7B、Baichuan2-13B等模型进行对比评估。

使用QLoRA技术在低成本GPU环境下进行指令微调，构建领域问答能力。

编写用于自监督微调的预处理脚本，支持大规模数据增广与token级清洗。

推理部署与服务化：

使用vLLM + Huggingface Transformers进行高并发在线部署，性能相较HF原生模型提升2.3倍。

实现多租户Prompt路由机制，支持不同用户基于角色动态注入上下文。

利用FastAPI构建推理API，集成JWT权限验证与调用限流（Redis实现QPS控制）。

工具链与可视化：

搭建训练监控看板（Prometheus + Grafana），实时追踪loss、lr、GPU利用率。

开发自动数据标注接口，接入OpenAI API辅助生成高质量Instruction数据。

优化与压缩：

尝试4bit量化部署，减少80%以上显存占用，便于消费级GPU部署。

结合PEFT与AdapterFusion技术，完成多领域模型参数模块融合。

项目成果：
成功部署3个大语言模型服务实例，稳定支持日均10万次API调用。

微调后模型在公司内部测评集上准确率提升18%，满意度评分提升至92%。

项目交付成果被用于两项对外商业合作，支撑多个行业客户私有化部署。