PEFT简介

PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是一种高效的大型预训练模型微调方法。它通过只微调模型中的少量参数,就能实现与全参数微调相当的性能,同时大大降低了计算和存储成本。

PEFT的主要优势包括:

1. 极大降低微调所需的计算资源,使得在消费级硬件上也能微调大型模型
2. 显著减少微调后模型的存储空间
3. 避免灾难性遗忘问题
4. 在低资源场景下表现优异
5. 可以快速适应新的下游任务

学习资源

官方资源

• PEFT GitHub仓库: 包含源码、文档和示例
• PEFT文档: 详细的API文档和教程
• Hugging Face博客:PEFT介绍: PEFT的概述和使用指南

教程和示例

• PEFT快速入门教程
• 使用PEFT微调大型语言模型
• PEFT + Stable Diffusion示例

相关论文

• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
• Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation
• The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

快速上手

使用PEFT微调模型的基本步骤:

1. 安装PEFT库:

pip install peft

2. 导入必要的库:

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import get_peft_config, get_peft_model, LoraConfig, TaskType

3. 配置PEFT方法(以LoRA为例):

peft_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, 
    r=8,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1
)

4. 加载预训练模型并应用PEFT:

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("bigscience/mt0-large")
model = get_peft_model(model, peft_config)

5. 开始微调训练

通过以上步骤,你就可以使用PEFT高效地微调大型语言模型了。PEFT为NLP研究人员和工程师提供了一个强大的工具,让在有限资源下微调和部署大型模型成为可能。

希望这份学习资料汇总能帮助你快速入门PEFT技术。如果你在学习过程中遇到任何问题,欢迎查阅官方文档或在社区中寻求帮助。祝你的PEFT之旅顺利!