在PEFT的配置文件中(通常是peft.ini或peft.yaml),你可以通过target_modules参数来配置需要测试的模块。该参数可以接收一个字符串列表,列表中的每个元素表示一个需要测试的模块。 例如,假设你有两个Python模块module1和module2,分别包含了一些测试用例,你可以这样配置target_modules: [PEFT] target_modules = module1,...
LoRA target_modules 目标矩阵是Q?K?V? 为什么LoRA微调偏向于Q和V层而不是K层呢?这主要基于以下几个原因: 4. Prompt-tuning 5. 其它PEFT方法 参考 1. Fine-tuning 相较于基础大模型动辄万卡的代价,微调可能是普通个人或者企业少数能够接受的后训练大模型(post-training)的方式。 微调是指在一个预训练模型(pr...
LoraConfig中记录Lora相关的配置参数,其中重点看一下target_module、bias、modules_to_save这几个参数。 target_module参数用来指出base model中叫什么名字的参数需要执行Lora操作,在other.py中TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING列出了每个模型中需要进行Lora操作的参数名称。 bias对应的就是BitFit参数微调...
'target_modules':"all-linear" } peft_config = get_peft_config(config) # print(peft_conf...
对于ERNIE target_modules设为["query", "value"] AdaLoRA: Adaptive Budget Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning AdaLoRA根据重要性评分自适应地分配参数预算。在AdaLoRA中,以奇异值分解的形式对权重矩阵的增量更新进行参数化。然后,根据新的重要性指标,通过操纵奇异值,在增量矩阵之间动态地分配参数预算。
target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_dropout=0.1, bias="none", ) # 添加LoRA adaptor model = get_peft_model(model, lora_config) model.print_trainable_parameters() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
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
I am trying to .merge_and_unload() a Llama 2 peft model to use it for inference in Databricks. Here is my code for training the model; I do add a pad token which I think is the cause of the error. target_modules = ['q_proj','k_proj','v_p...
File "/home/bocheng/softinstalled/anaconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/peft/mapping.py", line 117, in _prepare_lora_config raise ValueError("Please specify target_modules in peft_config") ValueError: Please specify target_modules in peft_configJune...
target_modules=['query_key_value'] ) model ="加载的模型" model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() 论文中提到了LoRA的一些优势: 1)一个预先训练好的模型可以被共享,并用于为不同的任务建立许多小的LoRA模块。可以冻结共享模型,并通过替换图中的矩阵A和B来有效地切...