通过print_trainable_parameters方法可以查看到P-Tuning v2可训练参数的数量(仅为1,474,560)以及占比(仅为0.2629%)。 trainable params: 1,474,560 || all params: 560,689,152 || trainable%: 0.26299064191632515 PEFT 中 Prefix Tuning 相关的代码是基于清华开源的P-tuning-v2 进行的重构; 同时,我们可以在ch...
print_trainable_parameters() # 输出: trainable params: 2359296 || all params: 1231940608 || trainable%: 0.19151053100118282 加载PEFT模型进行推理 使用AutoPeftModelForCausalLM和AutoTokenizer加载PEFT模型。 from peft import AutoPeftModelForCausalLM from transformers import AutoTokenizer import torch model = ...
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(model, peft_config)+ model.print_trainable_parameters()# output: trainable params: 2359296 || all params: 1231940608 || trainable%: 0.1915105310011...
modules_to_save=modules_to_save, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", ) model = get_peft_model(model, config) model.print_trainable_parameters() # Be more transparent about the % of trainable params. print(model.get_nb_trainable_parameters()) print(model.num_parameters(only_trainable=...
model.print_trainable_parameters() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ● AdaLoRA AdaLoRA是LoRA的一个变体,它进一步改进了LoRA的参数效率。AdaLoRA通过考虑LoRA矩阵的奇异值作为其重要性的指标,来动态地为不同的适配器分配不同的秩。这意味着AdaLoRA可以为模型的不同部分分配更多或更...
inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1 ) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path) model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() # output: trainable params: 2359296 || all params: 1231940608 || trainable%: 0.19...
print_trainable_parameters() "trainable params: 2359296 || all params: 1231940608 || trainable%: ...
reft_model.print_trainable_parameters() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 剩下的代码就和HuggingFace训练模型没有任何的区别了,我们来做一个完整的演示:
reft_config=ReftConfig(representations={"layer":19,"component":"block_output","intervention":LoreftIntervention(embed_dim=model.config.hidden_size,low_rank_dimension=1),})reft_model=get_reft_model(model,reft_config)reft_model.print_trainable_parameters() ...
peft_config=LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM,target_modules=module_dict[model_type],inference_mode=False,r=1,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1, )self.llm=get_peft_model(self.llm,peft_config)print("Model Type: {}".format(type(self.llm)))self.llm.print_trainable_parameters() ...