QLoRA 微调 QLoRA是一种将高精度计算技术与低精度存储方法相结合的微调技术。这有助于保持模型尺寸较小,同时仍确保模型仍然具有高性能和准确性。 QLoRA 是如何工作的? QLoRA 的工作原理是引入 3 个新概念,有助于减少内存,同时保持相同的质量性能。它们是4 位普通浮点、双量化和分页优化器。我们来详细谈谈这3个...
在LoRA中,一般会选择在query和value的全连接层处插入adapter。而QLORA则在所有全连接层处都插入了adapter,增加了训练参数,弥补精度带来的性能损失, 下面这个图看的更清晰一些: QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将...
QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了39%。 默...
在应用LoRA和QLoRA时,应选择合适的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和工具(如Hugging Face Transformers),以便高效地实现和部署模型。 2. 合理安排资源 尽管LoRA和QLoRA能够显著减少计算资源消耗,但合理的资源分配仍然至关重要。根据模型大小和任务需求,合理安排GPU和CPU资源,以确保微调过程的顺利进行。 3. 持续优化...
在我们开始调整LoRA超参数之前,我想探索QLoRA(Dettmers等人提出的流行的量化LoRA技术)在模型性能和内存节省之间的权衡。 我们可以通过在Lit-GPT中使用–quantize标志(这里使用4位正常浮点类型)来启用QLoRA,如下所示: 此外,我还尝试了4位浮点精度作为对照。以下是对训练时间和最大内存使用量...
通过QLoRA（通过Lit-GPT中的–quantize标志启用，这里使用4位普通浮点类型），我们可以节省内存，具体操作如下：此外，我还尝试了将4位浮点精度作为对照组。以下是对训练时间和最大内存使用的影响：默认LoRA（bfloat-16）：训练时间：6685.75秒内存占用：21.33 GB QLoRA via –-quantize “bnb.nf4”：训练时间：...
此外,LoRA还可用于训练具有特定画风或人物特征的图像生成模型,为艺术创作和娱乐产业带来新的可能性。 QLoRA:量化技术的进一步优化 技术原理 QLoRA是LoRA的进一步优化版本,它在LoRA的基础上引入了量化技术。通过量化预训练模型的权重到较低的精度(如4位),QLoRA进一步减少了微调过程中的内存占用,同时保持了接近全精度...
随着大模型的飞速发展,在短短一年间就有了大幅度的技术迭代更新,从LoRA、QLoRA、AdaLoRa、ZeroQuant、Flash Attention、KTO、蒸馏技术到模型增量学习、数据处理、新的开源模型的理解等,几乎每天都有新的发展。 作为算法工程师,面对如此飞快的技术迭代,是否感觉到自己的学习步伐有点跟不上技术的发展?而且对这些新兴技术...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验,他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解,包括节省内存、选择最佳配置等。 Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授,也是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员。
其中,LoRA和QLoRA是两种备受关注的技术。本文将重点介绍这两种技术的特点、原理和应用场景,并分析它们在模型优化和部署方面的优势和局限性。 一、大模型微调技术LoRA LoRA是一种轻量级的模型压缩技术,旨在通过低精度权重和权重剪枝来降低模型大小和内存占用。其主要思想是在训练过程中,将模型的权重存储为低精度的浮点数...