PEFT方法主要有以下三类: Selective methods: 这些方法专注于仅微调初始LLM参数的一部分。你可以选择多种参数修改选项。可以选择训练模型的特定组件、特定层,甚至特定类型的参数。 Reparameterization methods: 这些方法通过创建原始网络权重的新低秩变换来减少训练参数的数量。一种常用的技术是LoRA,我们将在接下来的部分中详...
0. 简介 朋友们好,我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇,今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA,以及相关模块PEFT。Parameter-Efficient Fine-Tuning (
保存和加载 LoRA 微调的模型 合并LoRA 权重并卸载 PEFT 包装 可能的错误及解决方案(TypeError: Expected state_dict to be dict-like...) 错误原因 错误重现 解决方法 一个非常刁钻的错误:使用 get_peft_model() 后再导入 LoRA 参考链接 下一章 如果你对LoRA还没有一个直观的概念,可以回看这篇文章:《4. ...
我这里也提供了处理好后的数据,把book.json文件放到同级目录的data文件夹下即可。 注意:微调7B的模型会使用47G的显存,我这里使用的是PEFT框架的PEFT-LoRA PyTorch模式进行微调的。 1.5B的模型微调大概是24G左右 nvidia-smi查看显存占用 在微调之前需要确保准备好的数据是否存放在了data这个文件夹下 执行下述代码创建目...
lora_weight = lora_B.weight @ lora_A.weight # YoungL: 这行代码通过矩阵乘法合并两个权重矩阵 lora_A.weight 和 lora_B.weight。这两个矩阵是LoRA技术中使用的低秩矩阵,用来调整模型的参数。 magnitude = self.lora_magnitude_vector[active_adapter] # YoungL: 从 lora_magnitude_vector 中获取当前激活适...
PEFT是一种用于LPWAN通信的协议,采用LoRa技术进行通信。LoRa是一种低功耗、长距离、低速率的无线通信技术,广泛应用于物联网、智能城市等领域。PEFT协议通过引入路径端到端转发令牌的机制,提高了LoRa通信的可靠性和效率。 二、PEFT代码解析 PEFT的LoRa代码主要包括以下几个部分:初始化、发送数据、接收数据和处理数据。下...
LORA是一种低功耗广域网技术,它在物联网应用中扮演着重要的角色。本文将详细介绍PEFT LORA参数的含义和作用,以及如何根据具体需求进行配置和调整。 第一部分:PEFT LORA参数的概述 PEFT是指Packet Error Frequency Threshold,即数据包错误频率阈值。它是LORA模块用来衡量数据传输质量的一个重要指标。LORA模块在传输数据时...
LoraConfig参数概述 LoraConfig参数是PEFT测试中的一个关键部分,它涵盖了LoRa通信所需的各项配置。这些参数主要包括: 扩频因子(Spreading Factor, SF):扩频因子决定了信号处理的冗余度和通信的可靠性。扩频因子越大,信号传输的可靠性越高,但数据传输速率越低。 带宽(Bandwidth, BW):带宽决定了LoRa信号的频率范围。不...
LORA微调ChatGLM3-6B模型 本文基于transformers、peft等框架,对ChatGLM3-6B模型进行Lora微调。 LORA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的模型微调技术,它可以通过在预训练模型上添加额外的低秩权重矩阵来微调模型,从而仅需更新很少的参数即可获得良好的微调性能。这相比于全量微调大幅减少了训练时间和计算资源的消耗。
在自然语言处理(NLP)领域,大型语言模型的微调是一项关键任务,它使得模型能够适应特定的应用场景或任务。然而,对于像ChatGLM3-6B这样的大模型来说,直接进行全量参数微调不仅耗时耗力,而且计算资源消耗巨大。为了解决这一问题,研究者们提出了多种参数高效微调(PEFT)