def check_target_module_exists(config, key: str) -> bool | re.Match[str] | None: """A helper method to check if the passed module's key name matches any of the target modules in the adapter_config. Args: config (`LoraConfig` | `LycorisConfig`): A config to match target modules...
为什么LoRA可以节省显存以及加速模型训练? 关于显存方面,LoRA相对比全参数微调,显存的节省主要来自于优化器部分的显存节省。由于不需要优化主干模型,所以主干模型对应的优化器不需要存储,这部分显存可以节省(常用的Adam优化器需要维护每个参数的一阶动量和二阶动量,分别是梯度的指数移动平均值和梯度平方的指数移动平均值)。
配置LoRA 在peft中使用LoRA非常简单。借助PeftModel抽象,可以快速将低秩适配器(LoRA)应用到任意模型中。 在初始化相应的微调配置类(LoraConfig)时,需要显式指定在哪些层新增适配器(Adapter),并将其设置正确。 ChatGLM3-6B模型通过以下方式获取需要训练的模型层的名字 frompeft.utilsimportTRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_T...
对于EPEFT的LoRA和Adapter来说,可以节省的显存主要为模型梯度和优化器状态部分。在激活值上由于反向传播依然需要经过基础模型,所以激活值仍需要存储下来,故它们的显存占用表示为: O(MW+mw+mw+2mw+A+a)=O(MW+4mw+A+a)≈O(MW+A) 要注意的是尽管EPEFT和FFT理论上的上界相同,但是在基础模型参数做为瓶颈而不...
lora_weight = lora_B.weight @ lora_A.weight # YoungL: 这行代码通过矩阵乘法合并两个权重矩阵 lora_A.weight 和 lora_B.weight。这两个矩阵是LoRA技术中使用的低秩矩阵,用来调整模型的参数。 magnitude = self.lora_magnitude_vector[active_adapter] # YoungL: 从 lora_magnitude_vector 中获取当前激活适...
这里借用此文中的配图,来说明一下,在LORA之前的常见的Memory Efficient Transfer Learning方法。 在上图中,非常形象地展示了三种transfer learning的策略。 在普通的adapter中,在各层backbone(蓝色)之间,加入了相对较小的训练参数(绿色),以此来通过调整绿色部分,减少训练参数。然而在这种策略下,缺乏梯度的直接通路(红色...
一、LoRA基本原理及PEFT中的实现 当前,已经出现了很多lora作为adapter的微调模型,如Alpaca LoRA,Chinese-LLaMA-Alpaca等,其在公开时会注明:中文LLaMA/Alpaca LoRA模型无法单独使用,需要搭配原版LLaMA模型,发布的是LoRA权重,可以理解为原LLaMA模型上的一个“补丁”,两者进行合并即可获得完整版权重。
一、LoRA基本原理及PEFT中的实现 当前,已经出现了很多lora作为adapter的微调模型,如Alpaca LoRA,Chinese-LLaMA-Alpaca等,其在公开时会注明:中文LLaMA/Alpaca LoRA模型无法单独使用,需要搭配原版LLaMA模型,发布的是LoRA权重,可以理解为原LLaMA模型上的一个“补丁”,两者进行合并即可获得完整版权重。
PEFT，即Parameter Efficient Fine-Tuning，是一种模型参数高效微调技术，旨在通过减少微调参数数量和计算复杂度，提高预训练模型在新任务上的性能，从而降低大型预训练模型的训练成本。PEFT方法包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、LoRA等技术，分别在不同阶段对模型参数进行微调，以适应特定任务...
Adapter方法则以简单易懂的方式，通过添加prompt到特定Transformer层，解决训练稳定性问题。LoRA和QLoRA作为主流的PEFT技术，LoRA通过近似参数更新，而QLoRA则通过量化技术节省内存，保持了高效的同时，保证了模型性能。总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现...