peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", r=4, lora_alpha=32, lora_dropout=0.01, target_modules = ['query']) peft_config LoraConfig(peft_type=<PeftType.LORA: 'LORA'>, auto_mapping=None, base_model_name_or_path=None, revision=None, task_type='SEQ_CLS', inference_mode=False,...
4-1、PeftConfig 每个peft方法都由一个PeftConfig类来定义,这个类存储了用于构建 PeftModel 的所有重要参数。 这里我们是Lora这个方法进行微调,所以我们创建一个LoraConfig的类,这个类里面包含的重要参数如下: task_type,任务类型 inference_mode,是否使用模型进行推理 r,低质矩阵的维度 lora_alpha,低质矩阵的比...
创建PEFT方法对应的配置 peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1)通过调用 get_peft_model 包装基础 🤗 Transformer 模型 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path)+ model = get_peft_...
model_config = model_config.to_dict()#把config中的属性序列化为 Python 字典peft_config.base_model_name_or_path = model.__dict__.get("name_or_path",None)# <TaskType.SEQ_2_SEQ_LM: 'SEQ_2_SEQ_LM'># dict_keys(['SEQ_CLS', 'SEQ_2_SEQ_LM', 'CAUSAL_LM', 'TOKEN_CLS', 'QUESTIO...
主要是配置LoraConfig类,其中可以设置很多参数,但主要参数只有几个 #从peft库导入LoraConfig和get_peft_model函数frompeftimportLoraConfig,get_peft_model,TaskType# 创建一个LoraConfig对象,用于设置LoRA(Low-Rank Adaptation)的配置参数config=
[config.task_type](model, config, adapter_name) File "/data/azuryl/LLM-Pruner/LLMPruner/peft/peft_model.py", line 1094, in __init__ super().__init__(model, peft_config, adapter_name) File "/data/azuryl/LLM-Pruner/LLMPruner/peft/peft_model.py", line 129, in __init__ self....
│ 165 │ │ │ model = MODEL_TYPE_TO_PEFT_MODEL_MAPPING[config.task_type](model, config, ad │ │ ❱ 166 │ │ model.load_adapter(model_id, adapter_name, **kwargs) │ │ 167 │ │ return model │ │ 168 │ │ │ 169 │ def _setup_prompt_encoder(self, adapter_name): │...
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType # 定义LoRA配置 lora_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1, bias="none", ) # 添加LoRA adaptor model = get_peft_model(model, lora_config) ...
我们的示例中使用QLoRa，所以要指定BitsAndBytes配置，下载4位量化的预训练模型，定义LoraConfig。# Get the typecompute_dtype = getattr(torch, bnb_4bit_compute_dtype)# BitsAndBytesConfig int-4 configbnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=use_4bit, bnb_4bit_use_double_quant=use_do...