···# 使用 get_peft_model 封装 model(顺便添加一个 adapter 名为 "memory_encoder")model = get_peft_model(model, peft_config, adapter_name="memory_encoder")# 然后再添加两个 adapters "get_memory_slot_num" 和 "memory_merge"model.add_adapter(peft_config=peft_config, adapter_name="get_memo...
peft_config, PromptLearningConfig ):returnPeftModel(model, peft_config, adapter_name=adapter_name)ifisinstance(peft_config, PromptLearningConfig): peft_config = _prepare_prompt_learning_config(peft_config, model_config)returnMODEL_TYPE_TO_PEFT_MODEL_MAPPING[peft_config.task_type](model, peft_config...
lora_dropout=0.1 ) # 初始化PeftModel并添加多个LoRA模块 model = PeftModel(model, peft_config, adapter_name="0") for LoRA_index in range(1, LoRA_amount): model.add_adapter(str(LoRA_index), peft_config) # 激活特定的LoRA模块 model.set_adapter('2') # 查看当前激活的LoRA模块 print(model....
add_adapter(adapter_name, peft_config) 106 ipdb> adapter_name 'default' 进来之后,是设置prompt encoder: > /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/peft/peft_model.py(340)add_adapter() 339 if isinstance(peft_config, PromptLearningConfig): --> 340 self._setup_prompt_encoder(adapter_name) ...
utils import get_root_path, FGM task_name = "POI-Name" assert task_name in ['POI-Name',...
这只会保存经过训练的增量 PEFT 权重。例如，您可以在此处的 twitter_complaints raft 数据集上找到使用 LoRA 调整的 bigscience/T0_3B : smangrul/twitter_complaints_bigscience_T0_3B_LORA_SEQ_2_SEQ_LM。请注意，它只包含 2 个文件: adapter_config.json 和 adapter_model.bin，后者只有 19MB。模型地址:...
-- leads to error, complaining the "default" adapter is already in use. Specify default_0 as the adapter name if we're resuming from training and so on. But this is very hacky way of getting around with this issue. We shouldn't do this IMO. Cc: @younesbelkada @BenjaminBossan...
from_pretrained("ptuning_model_name")llama_model=AutoModel.from_pretrained("llama_model_name")...
例如,这个在RAFT数据集的twitter_complaints子集上使用LoRA训练的bigscience/T0_3B模型只包含两个文件:adapter_config.json和adapter_model.bin,后者仅有19MB! 使用from_pretrained函数轻松加载模型进行推理: from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM from peft import PeftModel, PeftConfig peft...
\quad 要切换到另一个LoRA模型,例如ostris/super-cereal-sdxl-lora,只需加载并使用adapter_name命名这个新适配器,并使用set_adapters方法设置为当前活动的适配器。 集成Transformers \quad Transformers是包含所有类型任务和所有模态的预训练模型集合。您可以为训练或推理加载这些模型。许多模型都是大型语言模型(LLMs),...