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#Accelerate
PEFT学习资料汇总 - 参数高效微调入门指南
1 个月前
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)是一种高效的大型预训练模型微调方法,能够以极少的参数实现与全参数微调相当的性能。本文汇总了PEFT的学习资料,帮助读者快速入门这一强大的技术。
PEFT
Transformers
Diffusers
LoRA
Accelerate
Github
开源项目
1 个月前
PEFT: 高效参数微调方法助力大型语言模型
2 个月前
PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 是一种高效的参数微调方法,通过只调整少量参数就能让大型预训练语言模型适应下游任务,大大降低了计算和存储成本,同时保持了与全量微调相当的性能。
PEFT
Transformers
Diffusers
LoRA
Accelerate
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
peft
参数高效微调(PEFT)通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型,大幅降低计算和存储成本,同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成,支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势,请访问官方文档和教程。
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accelerate
Accelerate是一个轻量级PyTorch训练框架,允许在CPU、GPU、TPU等多种设备上运行原生PyTorch脚本。它自动处理设备分配和混合精度训练,简化了分布式训练流程。研究人员和开发者可专注于模型开发,无需关注底层实现细节,从而加速AI模型的训练和部署。
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