frompeftimportget_peft_model,LoraConfig,TaskTypefromtransformersimportCLIPModel# Load the pre-trained CLIP modelmodel=CLIPModel.from_pretrained(model_name)# Define the PEFT configurationpeft_config=LoraConfig(t
lora_config)unet=get_peft_model(unet,lora_config)# 如果设置为继续训练,则加载上一次的模型权重,当然,你可以修改 model_path 来指定其他的路径ifresume:# 加载上次训练的模型权重,注意这里只加载权重,而不是覆盖整个模型,覆盖:model = torch.load(...)text_encoder=torch.load(os.path...
在使用peftmodel(类)时,需要根据具体的模拟需求和计算资源,合理地设置粒子质量因子。一个合适的粒子质量因子可以提高模拟的效率和准确性,从而更好地满足用户的需求。 三、参数二:时间步长 时间步长是peftmodel(类)另一个重要的参数,它表示模拟过程中每一步的时间间隔。较小的时间步长可以提高模拟的精度,但会增加计算...
第三步,通过调用get_peft_model方法包装基础的Transformer模型。 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() 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...
一般出现这种问题的原因是该版本的peft包中没有PeftModel,这种情况都需要降级。 我验证了以下,我实在alpaca-lora项目中使用peft,alpaca-lora的项目大概在2个月以前更新,而peft包实在最近更新的4.0版本,而2个月以前peft还是2.0版本,所以我果断把peft降到2.0版本,然后问题就解决了。
AutoPeftModel、AutoModel、PeftModel 官网: AutoPeftModel类通过从配置文件中自动推断任务类型来加载适当的PEFT模型。它们被设计成在一行代码中快速、轻松地加载PEFT模型,而不必担心您需要哪个确切的模型类,或者手动加载PeftConfig.v AutoModel、Transformers提供了一种简单统一的方法来加载预训练的实例。这意味着您可以像...
132 132 peft_config.inference_mode = inference_mode 133 133 134 134 @classmethod 135 - def from_pretrained(cls, model, model_id, adapter_name="default", **kwargs): 135 + def from_pretrained(cls, model, model_id, adapter_name="default", is_trainable=False, **kwargs): 136 13...
加载预训练模型时出现RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for PeftModelForCausalLM错误通常是由于模型结构和加载的状态字典不匹配所致。通过检查模型结构、预训练模型的来源、模型权重与结构的匹配性,并使用部分加载或自定义模型层的方法,你可以解决这个问题。如果问题仍然存在,你可能需要寻求社区或官方支持...
我正在尝试将模型推送到 Huggingface Hub。我的huggingface id是 aben118,我要上传的模特名称是 test。 peft_model_id = "aben118/test" model.push_to_hub(peft_model_id) 我遇到以下错误,但无法找出原因。 NotADirectoryError:[Errno 20]不是目录:'/u/hys4qm/.conda/envs/whisper/lib/python3.9/site-...
如上图,在modellink/training.py代码逻辑中,若lora被enable,会在GPTModel上调用get_peft_model包装成一个PeftModel,然而修改的只是拷贝,返回的原始的model列表中还是GPTModel 从 复制链接地址 for item 是副本,所以修改的不会反映在model上 应该是for i