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:
- 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
- 显著减少微调后模型的存储空间
- 避免灾难性遗忘问题
- 在低资源场景下表现优异
- 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
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:
- 安装PEFT库:
pip install peft
- 导入必要的库:
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
from peft import get_peft_config, get_peft_model, LoraConfig, TaskType
- 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
)
- 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)
- 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!