训练之后模型文件会保存在output_dir目录中。到这里我们发现一个问题,毕竟LoRA在原模型的基础上加了分支,这会带来推理效率的降低,其实我们调用merge_and_unload方法就能将LoRA的分支模块合并到基础模型,推理代码如下: from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model from transformers import AutoModel, AutoMo...
PeftModel.from_pretrained()从内存中加载适配器权重,merge_and_unload()方法将它们与base_model合并。 # Reload base_model in FP16 and merge it with LoRA weights base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, low_cpu_mem_usage=True, return_dict=True, torch_dtype=torch.float16, ...
PeftModel.from_pretrained()从内存中加载适配器权重,merge_and_unload()方法将它们与base_model合并。 # Reload base_model in FP16 and merge it with LoRA weights base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, low_cpu_mem_usage=True, return_dict=True, torch_dtype=torch.float16, ...
torch_dtype=torch.float16, )# 报错:A*B shape mismatch,大概率是get_peft_model错误修改了peft_config里面的fan_in_fan_out参数,某个peft的revision有这个buglora_model = lora_model.merge_and_unload() lora_model.train(False)# 报错:大概率peft训练有问题,检查adapter.bin大小assertnottorch.allclose(first...
重新加载的模型将包含应用了LoRA的原始基本模型。如果您决定将LoRA永久地集成到基本模型矩阵中,只需执行model.merge_and_unload()。 总结 我们从简单的(尽管是硬编码的)LoRA实现,深入了解了LoRA、它们的实际实现和基准测试。并且介绍了另一种更有效的实现策略,并深入研究了用于LoRA集成的PEFT等现有库的优点。
self.freeze_parameters_except_lora_and_bias:这将冻结训练的所有主要参数,这样梯度和优化器步骤仅应用于LoRA参数以及我们希望可训练的其他例如归一化层等参数。 class LoraWrapperRoberta(nn.Module):# ... def replace_multihead_attention_recursion(self, model):"""...
重新加载的模型将包含应用了LoRA的原始基本模型。如果您决定将LoRA永久地集成到基本模型矩阵中,只需执行model.merge_and_unload()。 总结 我们从简单的(尽管是硬编码的)LoRA实现,深入了解了LoRA、它们的实际实现和基准测试。并且介绍了另一种更有效的实现策略,并深入研究了用于LoRA集成的PEFT等现有库的优点。
{"":"cpu"},torch_dtype=torch.float16,)# 报错:A*B shape mismatch,大概率是get_peft_model错误修改了peft_config里面的fan_in_fan_out参数,某个peft的revision有这个buglora_model=lora_model.merge_and_unload()lora_model.train(False)# 报错:大概率peft训练有问题,检查adapter.bin大小assertnottorch....
BitsAndBytesConfig,前面已经说了我们使用bitsandbytes进行量化。transformer库最近添加了对bitsandbytes的全面支持,因此使用BitsandBytesConfig可以配置bitsandbytes提供的任何量化方法,例如LLM.int8、FP4和NF4。将量化配置传递给AutoModelForCausalLM初始化器,这样在加载模型权重时就会直接使用量化的方法。
为了消除延迟，可以使用 merge_and_unload 函数将适配器权重与基本模型合并，这样可以有效地将新合并的...