#PEFT

Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。

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。

了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

ReLoRA项目通过低秩更新实现高效深度学习训练，兼容Python 3.10+和PyTorch 2.0+，支持更大的微批次大小。用户可通过执行预处理和不同配置的训练脚本，达到高效分布式训练，并支持cosine重启调度和多GPU配置。项目涵盖了预热训练和ReLoRA重启，适用于各种规模的模型训练。

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

本项目汇集了大型预训练神经网络适配器方法的关键工具和论文。涵盖自然语言处理、计算机视觉和音频处理领域的适配器技术，包括方法、组合技术、分析评估和应用。提供框架工具链接和详细调查研究，是研究人员和从业者的重要参考资源。

该扩展集成了多项实用功能，包括多笔记本管理、快速指令语法和文本插入生成。此外，它还提供永久记忆、LoRA模型操作和令牌视图等高级特性，旨在优化文本生成和编辑流程，为创作者营造高效的工作环境。

本项目介绍使用PEFT库对微软Phi-3.5 mini指令模型进行微调和部署的方法。内容涵盖模型详情、应用场景、潜在风险和局限性等关键信息，以及训练细节、评估方法和环境影响等技术规格。这是一个面向开发者的实用指南，有助于快速理解和应用该模型。

该项目是一个构建在PEFT 0.4.0框架上的序列分类微调工具。项目专注于模型微调和序列分类任务，通过轻量级参数调整方法优化训练过程，在保持模型性能的同时有效降低计算开销。

该项目基于PEFT框架，通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调，实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法

基于PEFT 0.4.0.dev0版本开发的深度学习模型微调项目，通过参数高效微调方法，在有限计算资源条件下完成模型训练。主要应用于大型预训练模型的轻量级适配和迁移学习场景。

tiny-random-OPTForCausalLM是一个基于PEFT库开发的轻量级测试框架，通过缩减OPT模型规模实现快速测试和原型验证。此框架适用于文本生成、语言理解等自然语言处理任务的实验环境，特别适合在计算资源有限的场景下使用。

该项目利用PEFT库对Qwen1.5-0.5B模型进行参数高效微调。通过这种技术，开发者可以在保留模型核心能力的同时，针对特定任务优化性能。尽管项目细节尚待完善，但它为AI研究人员和开发者提供了一个灵活的框架，用于进行模型定制和应用开发。这种方法有望在降低计算资源需求的同时，实现模型在特定领域的性能提升。