PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库，无需微调模型的全部参数，即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model，PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv....
LoRA 是一种基于 LSTM(Long Short-Term Memory)的神经网络架构,它通过引入一种名为“门控线性单元”(Gated Linear Unit)的层来改进 LSTM。LoRA 可以更高效地处理序列数据,特别是对于长序列数据,它的训练速度更快且所需内存更少。Hugging Face 是一个开源社区,提供了大量预训练的模型和工具,使得研究人员和开发人员...
由于LoRA具有较小的矩阵尺寸和较低的更改总数,我们可以减少模型的内存占用和计算量,从而加速模型的训练和部署。 总之,Hugging Face大模型加载多个LoRA并随时切换是一种非常实用的技术。通过加载多个LoRA并灵活切换使用,我们可以提高模型的应用灵活性、降低内存消耗和计算资源需求。在未来的工作中,我们将继续探索和实践这种...
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transfor
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Tran…
使用LoRA和Hugging Face高效训练大语言模型 在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-RankAdaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单GPU上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers、Accelerate和 PEFT 库。
(Low Rank Matrix Factorization,LRMF)是一种常见的数据降维技术,它可以将高维数据映射到低维空间中,并尽量保留原始数据的重要信息。LoRA(Low Rank Approximation)是一种基于LRMF的矩阵近似算法,它可以在保持原始矩阵低秩性的前提下,进一步减小矩阵的存储和计算复杂度。
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv.org...
PyTorch FSDP 是一种数据 / 模型并行技术,它可以跨 GPU 分割模型,减少内存需求,并能够更有效地训练更大的模型。Q-LoRA 是一种微调方法,它利用量化和低秩适配器来有效地减少计算需求和内存占用。 设置开发环境 第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建...
如果你想跳过技术讲解直接上手,可以使用这个Hugging Face Space,通过简单的 UI 界面用我们精选的超参直接开始训练。当然,你也可以尝试干预这些超参的设置。 概述 使用Dreambooth LoRA 微调后的 Stable Diffusion XL(SDXL) 模型仅需借助少量图像即可捕获新概念,同时保留了 SDXL 出图美观高质的优势。更难得的是,虽然...