CWnd* SetBuddy(CWnd* pWndBuddy); 此成员函数用来为一个旋转控件设置伙伴窗口。返回值一个指向先前的伙伴窗口的指针。参数 pWndBuddy表示指向新的伙伴窗口的指针。 BOOL SetAccel(int nAccel,UDACCEL* pAccel); 此成员函数用来设置一个旋转按钮控件的加速。如果成功则返回非零值;否则返回0。参数nAccel表 示由pAcce...
from peft import LoraConfig config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) 让我们回顾一下 LoraConfig 中的参数。 1、LoRA 维数/分解阶 r 对于要训练的每一层,d×k权重更新矩阵ΔW由低秩分解BA表示,其中...
Linear(30, 1) ) print(net) config = LoraConfig(target_modules=["0"],r=2) model = get_peft_model(net, config) # 加了lora的网络 criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # 定义损失函数,采用均方误差 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.3) # 定义优化器,采用...
peft_config = peft.LoraConfig( r=2, # rank dimension of the LoRA injected matrices lora_alpha=8, # parameter for scaling, use 8 here to make it comparable with our own implementation target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about ...
config = LoraConfig(target_modules=["0", "1"], r=2) model = get_peft_model(lora_net, config) net = net.cuda() model = model.cuda() print(net) print(model)# 加了lora的网络 criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') # 定义损失函数,采用均方误差 ...
peft_config = peft.LoraConfig( r=2, # rank dimension of the LoRA injected matrices lora_alpha=8, # parameter for scaling, use 8 here to make it comparable with our own implementation target_modules=['query', 'key', 'value', 'intermediate.dense', 'output.dense'], # be precise about...
然后我们可以指定要为那些层进行LoRA微调。。所有未注入LoRA参数的层将自动冻结。如果我们想以原始形式训练层,可以通过将列表传递给Lora-Config的modules_to_save参数来指定它们。在我们的例子中。 下面的示例注入rank为2的LoRA。我们用上面的8来指定alpha参数,因为这是我们...
importpeft# Config for the LoRA Injection via PEFTpeft_config = peft.LoraConfig( r=2,# rank dimension of the LoRA injected matriceslora_alpha=8,# parameter for scaling, use 8 here to make it comparable with our own implementationtarget_modules=['query','key','value','intermediate.dense'...
","v_proj",]config=LoraConfig(r=LORA_R,lora_alpha=LORA_ALPHA,target_modules=TARGET_MODULES,lora_dropout=LORA_DROPOUT,bias="none",task_type="CAUSAL_LM",)# 创建基础transformer模型model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)# 加入PEFT策略model=get_peft_model(model,config)...
lora_target_modules DEFAULT \ --gradient_checkpointing true \ --batch_size 1 \ --weight_decay 0.1 \ --learning_rate 1e-4 \ --gradient_accumulation_steps $(expr 16 / $nproc_per_node) \ --max_grad_norm 0.5 \ --warmup_ratio 0.03 \ --eval_steps 50 \ --save_steps 50 \ --...