多客户微调：一个基础模型，每家律所自定义LoRA适配器
如何使用LoRA适配器从单一基础模型服务多个律所客户——涵盖架构、训练、热切换、成本效益和数据隔离保证。
如果你需要为每个客户单独一块GPU，运营AI机构的经济学就崩溃了。一个Llama 3.1 8B模型占用16 GB VRAM。五个客户、五个完整模型、五块GPU——在你赚到一美元之前就是$10,000-15,000的硬件。
LoRA完全改变了这个等式。一个基础模型保留在GPU内存中。每个客户的适配器——通常50-200 MB——在推理时切入切出。一块GPU服务你所有客户。
多客户架构
一块RTX 5090（32 GB VRAM）可以同时容纳基础模型和多个适配器，或在毫秒内从SSD切换适配器。
训练客户特定适配器
每个律所客户获得在其特定数据上训练的自有适配器。收集历史工作成果、风格指南和领域重点。格式化为指令-响应对。
训练时间每个适配器：在单GPU上30-90分钟。
适配器热切换
| 方法 | 冷切换 | 热切换（适配器已缓存） |
|---|---|---|
| Ollama | 500-2000 ms | 低于100 ms |
| vLLM | 200-500 ms | 低于10 ms |
成本效益
| 客户数 | 每客户完整模型方案GPU需求 | LoRA方案GPU需求 |
|---|---|---|
| 1-10 | 1-10块GPU | 1块GPU |
| 10-25 | 10-25块GPU | 1-2块GPU |
在10个客户时，LoRA方案便宜5倍。在20个客户时，便宜10倍。
数据隔离保证
- 训练数据隔离：每个客户的数据专门用于其适配器
- 适配器隔离：适配器文件在密码学上独立
- 推理隔离：每个请求指定使用哪个适配器
- 审计证据：可证明训练数据来源、适配器谱系、推理日志
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