AI检测代码解析 pip install transformers peft datasets accelerate bitsandbytes 1. 这些库均为开源工具,Hugging Face Transformers 和 PEFT 均免费使用145。 2. 加载模型与分词器 AI检测代码解析 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek...
用户可以开箱即用地加载诸如 Whisper、ViT、Blip2 之类的 8 比特或 4 比特模型。 合并适配器 (adapter) 时性能下降为 0: (如果你对此不熟悉,请参阅 此文 以获得有关适配器和 PEFT 的更多信息)。如果你在量化基础模型之上训练适配器,则可以将适配器合并在基础模型之上进行部署,而不会降低推理性能。你甚至还可...
用户可以开箱即用地加载诸如 Whisper、ViT、Blip2 之类的 8 比特或 4 比特模型。 合并适配器 (adapter) 时性能下降为 0: (如果你对此不熟悉,请参阅此文以获得有关适配器和 PEFT 的更多信息)。如果你在量化基础模型之上训练适配器,则可以将适配器合并在基础模型之上进行部署,而不会降低推理性能。你甚至还可以...
对量化模型进行全模型微调是不可能的。但是,你可以利用参数高效微调 (PEFT) 来微调量化模型,在其之上训练新的适配器。我们使用一种名为“低秩适配器 (LoRA)”的微调方法: 无需微调整个模型,仅需微调这些适配器并将它们正确加载到模型中。我们来对比一下微调速度吧!
参数高效微调(PEFT)方法在微调期间冻结预训练模型参数,并在其上添加少量可训练参数(适配器)。 因此,与优化器状态和梯度相关的内存大大减少。 例如,对于普通的 AdamW,优化器状态的内存需求将是: fp32 参数的副本:4 字节/参数 动量:4 字节/参数 方差:4 字节/参数 假设一个具有 70 亿参数和 2 亿参数注入低秩...
我们是一支经验丰富的团队,团队成员主要是各大国内、外开源社区的贡献者。目前在做以下工作:1)开设大模型训练营课程。招募有潜质的学员,为中国大模型积极贡献绵薄之力2)对接企业与个人咨询。承接项目外包和技术支持。我们支持的社区分别是:人工智能相关:Scikit-learn
使用PEFT 微调量化后的模型 在常规的方法下,你无法进一步微调量化后的模型。然而,通过使用 PEFT 代码库,你可以在量化后的模型之上训练适应性网络!为实现这一目标,我们冻结了量化过的基座模型的所有网络层,并额外添加可训练的适应性网络。这里是一些关于如何使用 PEFT 训练 GPTQ 模型的例子:Colab 笔记本和微调脚本。
>>> all_sources = list(set([doc.metadata["source"] for doc in docs_processed]))>>> print(all_sources)['blog', 'optimum', 'datasets-server', 'datasets', 'transformers', 'course','gradio', 'diffusers', 'evaluate', 'deep-rl-class', 'peft','hf-endpoints-documentation', 'pytorch-...
对量化模型进行全模型微调是不可能的。但是,你可以利用参数高效微调 (PEFT) 来微调量化模型,在其之上训练新的适配器。我们使用一种名为“低秩适配器 (LoRA)”的微调方法: 无需微调整个模型,仅需微调这些适配器并将它们正确加载到模型中。我们来对比一下微调速度吧!
10),nn.ReLU(),nn.Linear(10,2))config=LoraConfig(target_module=["0"])# 由于是自己定义的模型,因为这里不需要指定task_type, 但是需要指定target_modules表示是要在哪一层加上这个微调的配置model1=get_peft_model(net1,config)mdoel1.save_pretrained("./loraA")# 保存模型...