config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.01, bias="none" task_type="SEQ_2_SEQ_LM", ) 让我们回顾一下 LoraConfig 中的参数。 1、LoRA 维数/分解阶 r 对于要训练的每一层,d×k权重更新矩阵ΔW由低秩分解BA表示,其中B是d×r矩阵,A是r×k矩阵。
target_modules = list(set(linear_layers)) 4、LoRA 层的丢失概率 lora_dropout Dropout 是一种通过在训练过程中以 dropout 概率随机选择要忽略的神经元来减少过度拟合的技术。 这些选定的神经元对下游神经元激活的贡献在前向传递中被暂时删除,并且任何权重更新都不会应用于后向传递中的神经元。 lora_dropout的默...
target_modules: 指定微调哪些transformer模块的参数。这里设置为['query'],即只调整query层的权重矩阵。 我们最终都设定为,在序列分类任务上微调模型,采用LoRA方法只调整query层的参数,使用秩为4的低秩分解以及随机失活正则化,从而实现高效的微调。 peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS", r=4, lora_alp...
AdaLoRA的这种自适应方法使得模型在保持参数总数不变的情况下,能够更有效地分配参数,提高训练效率和模型性能。 from peft import AdaLoraConfig, get_peft_model # 定义AdaLoRA配置 config = AdaLoraConfig( r=8, init_r=12, tinit=200, tfinal=1000, deltaT=10, target_modules=["q_proj", "v_proj"] ...
config) File "/home/naren/.local/share/virtualenvs/h2o-llmstudio-IuguWLXF/lib/python3.10/site-packages/peft/tuners/lora.py", line 293, in _prepare_lora_config raise ValueError("Please specify `target_modules` in `peft_config`") ValueError: Please specify `target_modules` in `peft_config`...
lora_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=weight_query_key_modules, lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) peft+lora model preparation: from peft import prepare_model_for_kbit_training, LoraConfig, get_peft_model model_prepared = prepare_model_for_kb...
target_modules=TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING['chatglm'] 1. 2. 3. 在PEFT库的 constants.py 文件中定义了不同的 PEFT 方法,在各类大模型上的微调适配模块。 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
代码很简单,还是一个配置文件LoraConfig: from peft import LoraConfig,get_peft_modelconfig = LoraConfig(r=32,lora_alpha=16,target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"],lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM",)model =...
target_modules=['q_proj', 'v_proj'], lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) bitfit_model = PeftModel.from_pretrained(model, "my_peft_directory", config_dict=lora_config) # 模型训练和保存 training_args = TrainingArguments( ...
Pass the LoRA class to the “peft” field in llm.finetune. For inference, also pass inresume.adapter_path fromnemo.collectionsimportllmsft=llm.finetune(...peft=llm.peft.LoRA(target_modules=['linear_qkv','linear_proj'],dim=32),...)sft.resume.import_path="hf://..."sft.resume.adapte...