PEFT项目中MobileViT模型的多LoRA适配器批量推理问题解析

问题背景

在PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）项目中，研究人员发现MobileViT模型在进行批量推理时，无法正确处理不同LoRA适配器的混合使用。这一问题的根源在于MobileViT特有的展开操作（unfolding operation）改变了输入张量的维度结构，导致适配器名称列表与输入批次大小不匹配。

技术细节分析

MobileViT模型在内部处理过程中会执行一种特殊的展开操作，这种操作会将输入张量的批次维度从原始的batch_size扩展为batch_size * patch_size**2。这种维度变化在标准单适配器场景下不会产生问题，但在多适配器混合批处理时就会引发兼容性问题。

具体表现为：

1. 适配器名称列表的长度与原始批次大小相同
2. 经过展开操作后，模型内部张量的第一维度变为batch_size * patch_size**2
3. 这种维度不匹配导致LoRA层无法正确应用适配器权重

解决方案探讨

目前已经提出了几种可能的解决方案思路：

维度调整方案

最直接的解决方案是在模型处理前动态调整适配器名称列表的维度，使其与展开后的张量维度匹配。具体实现方式包括：

1. 预处理阶段扩展适配器名称列表，使其长度与展开后的批次大小一致
2. 在分类器处理前，将适配器名称列表还原为原始批次大小
3. 通过子类化或动态修改模型前向传播方法实现这一调整

广播机制方案

另一种思路是借鉴NumPy的广播机制概念，在LoRA层内部自动扩展适配器名称列表：

1. 检测输入张量与适配器名称列表的维度比例关系
2. 按比例重复适配器名称列表中的元素
3. 确保扩展后的适配器名称与输入张量批次维度完全匹配

架构修改方案

更彻底的解决方案是修改MobileViT的架构实现：

1. 重写SelfAttention层以支持LoRA的特殊处理
2. 添加专门的适配器调度逻辑
3. 确保维度变化不会影响适配器的正确应用

实现挑战

每种解决方案都面临不同的实现挑战：

1. 维度调整方案需要精确控制适配器名称列表在不同模型阶段的维度
2. 广播机制方案需要处理潜在的错误匹配情况
3. 架构修改方案可能影响模型的其他功能

最佳实践建议

对于当前需要解决此问题的开发者，建议采用以下临时解决方案：

1. 在模型调用前预处理适配器名称列表
2. 使用模型子类化方式覆盖前向传播逻辑
3. 在分类器处理前恢复原始适配器名称维度

未来展望

这一问题揭示了特定模型架构与参数高效微调技术结合时的潜在兼容性问题。随着PEFT技术的普及，预计未来会有更通用的解决方案来处理各种模型的特殊结构需求，使开发者能够更灵活地应用不同的适配器组合。