LLM Fine-tuning LoRA Progressive Delivery —

LLM Fine-tuning LoRA

LLM Fine-tuning LoRA Low-Rank Adaptation QLoRA Memory Efficient Trainable Parameters Progressive Delivery Canary Feature Flags A/B Testing Model Deployment

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — แนะนำให้อ่าน MLOps Pipeline Backup Recovery Strategy

Evaluation และ Monitoring

# === Model Evaluation & Monitoring ===

# Evaluation Script
# from transformers import pipeline
# import json
#
# # Load fine-tuned model
# pipe = pipeline("text-generation",
#     model="./merged-model",
#     tokenizer="./merged-model",
#     max_new_tokens=256,
#     temperature=0.7,
# )
#
# # Evaluate on test set
# with open("test_data.jsonl") as f:
#     test_data = [json.loads(line) for line in f]
#
# correct = 0
# for item in test_data:
#     output = pipe(item["prompt"])[0]["generated_text"]
#     if evaluate_quality(output, item["expected"]) > 0.8:
#         correct += 1
#
# accuracy = correct / len(test_data)
# print(f"Accuracy: {accuracy:.2%}")

eval_metrics = {
    "Perplexity": {"v3": 8.5, "v4": 7.2, "improvement": "-15.3%"},
    "BLEU Score": {"v3": 0.42, "v4": 0.48, "improvement": "+14.3%"},
    "ROUGE-L": {"v3": 0.55, "v4": 0.61, "improvement": "+10.9%"},
    "Human Eval": {"v3": "4.2/5", "v4": "4.5/5", "improvement": "+7.1%"},
    "Latency P99": {"v3": "380ms", "v4": "420ms", "improvement": "+10.5%"},
    "Cost/1K req": {"v3": "$0.12", "v4": "$0.14", "improvement": "+16.7%"},
}

print("Model Evaluation:")
print(f"  {'Metric':<16} {'v3 (stable)':>12} {'v4 (canary)':>12} {'Change':>10}")
for metric, vals in eval_metrics.items():
    print(f"  {metric:<16} {str(vals['v3']):>12} {str(vals['v4']):>12} "
          f"{vals['improvement']:>10}")

# Monitoring Alerts
alerts = [
    "Latency P99 > 500ms for 5 min → Rollback",
    "Error rate > 1% for 3 min → Rollback",
    "Quality score < 0.80 for 10 min → Pause & Investigate",
    "VRAM usage > 90% → Scale up or Quantize",
    "Throughput drop > 30% → Check batch size / scaling",
]

print(f"\n\nProduction Alerts:")
for i, alert in enumerate(alerts, 1):
    print(f"  {i}. {alert}")

เคล็ดลับ

• QLoRA: ใช้ QLoRA ประหยัด VRAM ครึ่งหนึ่ง คุณภาพใกล้เคียง LoRA
• Rank: เริ่มที่ r=16 ถ้าไม่พอค่อยเพิ่มเป็น 32 หรือ 64
• Data: คุณภาพข้อมูลสำคัญกว่าปริมาณ ตรวจสอบก่อน Train
• Canary: เริ่ม 5% Traffic ดู 30 นาที ก่อนเพิ่ม
• Merge: Merge LoRA adapter เข้า Base Model ก่อน Deploy ลด Latency

LoRA คืออะไร

Low-Rank Adaptation Fine-tuning LLM ประหยัด Memory Low-rank Matrices Attention Layers Trainable Parameters น้อย GPU เดียว Merge ได้

แนะนำเพิ่มเติม — บทวิเคราะห์จาก XM Signal

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — บทความที่เกี่ยวข้อง: A C Th คืออะไร — ข้อมูลครบถ้วน 2026

เนื้อหาเกี่ยวข้อง — อ่านต่อ: cybersecurity awareness คือ