LoRA 是一种微调技术,它通过在模型的某些层中引入低秩矩阵来调整模型的行为。 相比于全参数微调(fine-tuning),LoRA 只需要训练少量的额外参数(低秩矩阵),而不是整个模型的参数。 这种方法不仅节省了内存和计算资源,还能显著加快训练速度。 lora参数设置如下: lora_config = LoraConfig( r=lora_args.lora_r, lora...
bitsandbytes:包含量化LLM所需的所有库。Hugging Face的Transformers和Accelerate:这些是标准库，用于训练模型。PEFT:提供了各种微调方法的实现，我们只需要里面的LoRa。数据集:自己的数据集，这里安装了Hugging Face的datasets，这个是备选，装不装无所谓，因为这玩意挺难用的 PIP安装命令如下：pip install -q -U bits...
QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs 重点:预训练模型采用NF4的量化方法降低显存,LoRA采用BF16训练,论文写作属实晦涩难懂 1. 动机 降低大模型微调时的显存占用 2. 背景 (1)基于block的absmax量化 给定输入张量 X∈Rb×h ,如果使用 n 个连续的大小为 B 的block进行量化,每个block共用一个量化常数 c...
在这里，模型是使用 'prepare_model_for_kbit_training（）' 函数为 QLoRA 训练准备的。此函数通过设置必要的配置来初始化 QLoRA 的模型。10. 设置 PEFT 进行微调 现在让我们定义用于微调基本模型的 LoRA 配置。from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_trainingconfig = LoraConfig...
QLoRA 是由 Tim Dettmers 等人提出的量化 LoRA 的缩写。QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中,QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit,并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。然而,由于QLoRA中预训练模型权重的额外量化和去量化,训练时间增加了39%。
QLoRA的一个重要的改进和核心工作则是将量化的思想和LoRA的低秩适配器的思想结合到一起拿来对大模型进行微调,因此单独拎出来说,实现的代码如下: if checkpoint_dir is not None: print("Loading adapters from checkpoint.") model = PeftModel.from_pretrained(model, join(checkpoint_dir, 'adapter_model'), is...
QLoRA的核心思想是通过冻结的4位量化预训练语言模型向低秩适配器(LoRA)反向传播梯度。这种方法不仅降低了内存使用,还能保持完整的16位微调任务性能。这意味着,使用QLoRA,研究者可以在单个48GB GPU上微调650亿参数模型,而不需要使用更大的计算资源。 为了验证QLoRA的有效性,研究者在Vicuna基准测试上进行了实验。他们训...
QLoRA是一种结合了模型量化和低秩适应(LoRA)的高效微调技术。其核心在于通过创新的量化方法和内存管理技术,在显著降低显存需求的同时,保持甚至提升模型在特定任务上的性能。具体而言,QLoRA在以下三个方面进行了优化: 4位NormalFloat量化(NF4):QLoRA引入了一种新的数据类型——4位NormalFloat(NF4),该数据类型基于分位...
深入浅出,讲明白大模型微调中LoRA和QLoRA 14:39 超越RAG,Lamini提出大模型微调新方式:记忆微调,幻觉减少10倍 14:06 开源项目AutoRAG,结合Llama3如何使用 09:21 开源项目AutoRAG,三效合一提升对话质量 08:46 开源项目Auto RAG,接入GPT-4o 09:59 老KG专家,如何用知识图谱做增强RAG(视频一) 16:49 ...
LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者Sebastian Raschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台Lightning AI的LLM研究员。（本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：...