int SetPos(int nPos); 参数nPos表示控件的新位置.这个值必须在控件的上限和下限指定的范围之内. void SetRange(int nLower,int nUpper); void SetRange32(int nLower,int nUpper); 参数nLower和nUpper表示控件的上限和下限.任何一个界限值都不能大于UD_MAXVAL或小于 UD_MINVAL。另外,两个界限值之间的差值...
(1)在初始化BaseTuner类的时候 (图1) 会遍历所有named_modules然后调用_check_target_moduel_exists函数。 图2中可以看到如果target_module参数是一个字符串,使用的是fullmatch匹配,所以module需要写成全名的形式 (For example, base_model.model.transformer.h.11.attn.c_attn.lora_B.weight),也可以使用正则表达式...
ATK-LORA-01模块的RXD接 精英版上USART1的TXD。 ATK-LORA-01模块的VCC接 一个3.3V引脚。 ATK-LORA-01模块的GND接 一个GND引脚。 ATK-LORA-01模块的MD0接 一个3.3V引脚。(MD0置1) ATK-LORA-01模块的AUX悬空,啥都不接。 发送指令AT,检测是否连接正确。返回OK,表示连接正确,已经进入配置功能。 发送指令A...
原因是参数的数值随 r 线性增加。 随着 r 的增加,ΔW 中的条目值也随 r 线性缩放。 无论使用什么 r,我们都希望 ΔW 能够与预训练权重保持一致。 这就是为什么作者将 α 设置为第一个 r 并且不对其进行调整。 α 的默认值为 8。 3、将 LoRA 应用于 target_modules 的模块 你可以选择特定模块进行微调。
from peft import LoraConfig, TaskTypelora_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=16, target_modules=["query_key_value"] lora_dropout=0.1, bias="none", task_type=TaskType.CAUSAL_LM, )还可以针对transformer架构中的所有密集层:# From https://github.com/artidoro/qlora...
LoRA 调优是一种名为 Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) 的调优系列。这些技术是一种中间方法。与提示工程相比,它们需要更多的训练数据和计算,但也能产生更高的准确性。常见的主题是,它们引入少量参数或层,同时保持原始 LLM 不变。 事实证明,PEFT 在使用更少的数据和计算资源的同时,实现了与 SFT 相当的准确...
# 配置 LoRA 训练参数 lora_config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵的秩 lora_alpha=32, # LoRA 缩放因子 lora_dropout=0.1, # dropout 率 bias="none", target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 仅对部分层进行微调 ) # 应用 LoRA
配置LoRA微调的参数,包括需要训练的模型层(target_modules)、学习率、训练轮次等。例如,使用peft库中的LoRA配置器: from peft import LoRAConfig lora_config = LoRAConfig( target_modules="transformer.layers.0.attention.self.query_key_value.weight", r=8, # Rank of the low-rank matrices alpha=16384, ...
"target_modules": [ "q_proj", "v_proj" ], "task_type": "CAUSAL_LM", "use_dora": false, "use_rslora": true } 报错 Traceback (most recent call last): File "/opt/anaconda3/envs/train/lib/python3.9/threading.py", line 973, in _bootstrap_inner ...