PEFT学习资料汇总 - 参数高效微调入门指南

Ray

peft

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

教程和示例

相关论文

快速上手

使用PEFT微调模型的基本步骤:

  1. 安装PEFT库:
pip install peft
  1. 导入必要的库:
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import get_peft_config, get_peft_model, LoraConfig, TaskType
  1. 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
)
  1. 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)
  1. 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。

PEFT architecture

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!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

simple-llm-finetuner

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。

Project Cover

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。

Project Cover

LLM-Finetuning

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。

Project Cover

LLM-FineTuning-Large-Language-Models

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。

Project Cover

relora

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。

Project Cover

LLM-Adapters

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。

Project Cover

awesome-adapter-resources

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。

Project Cover

Playground

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。

Project Cover

task-13-microsoft-Phi-3-mini-4k-instruct

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。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台,用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品,帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号