peft

PEFT: 在低资源硬件上对十亿规模模型进行参数高效微调

1引言最近，深度学习的研究中出现了许多大型预训练模型，例如GPT-3、BERT等，这些模型可以在多种自然语言处理任务中取得优异的性能表现。而其中，ChatGPT模型因为在对话生成方面的表现而备受瞩目，成为了自然语言处理领域的热门研究方向。然而，这些大型预训练模型的训练成本非常高昂，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。为了解决这个问题，
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:06

20、Finetuning

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是huggingface开源的一个参数高效微调大模型的工具，里面集成了4种微调大模型的方法，可以通过微调少量参数就达到接近微调全量参数的效果
C--G·2024-01-04 20:47

解决AttributeError: module ‘bitsandbytes.nn‘ has no attribute ‘Linear8bitLt‘

我之所以发生这个问题，是因为做了下面的操作：在做量化时，peft包下面tuning目录的lora.py文件中调用了bitsandbytes的nn.Linear8bitLt对象，但是bitsandbytes
gaohongfeng1·2023-12-31 10:35

LoRA模型原理

为优化时间、资源成本，LLM普遍使用的参数高效微调方法（简称PEFT）：LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适配器）方法，其本质就是：基于低秩适应矩阵来调整源领域和目标领域之间的特征表示
zzZ_CMing·2023-12-22 16:35

pip 通过git安装库

举例：安装peft库gitclonehttps://github.com/huggingface/peft.gitcdpeftpython-mpipinstall.解释：使用gitclone克隆PEFT
SmartDemo·2023-12-15 14:02

简述大模型微调方案：Prefix-Tuning Prompt-Tuning P-Tuning Lora QLora IA3 PEFT

PrefixTuning2021年斯坦福的研究人员在论文《Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration》中提出了PrefixTuning方法。与Full-finetuning更新所有参数的方式不同，该方法是在输入token之前构造一段任务相关的virtualtokens作为Prefix，然后训练的时候只更新Prefix部分的参数，而T
O&REO·2023-12-15 13:26

模型微调技术

ParameterEfficientFineTuning(PEFT)和LowRankAdaptation(LoRA)是2种非常重要的模型微调方法。
LANWENBING·2023-12-06 21:13

LLM | 一文了解大语言模型中的参数高效微调(PEFT)

ParameterEfficientFineTuning(PEFT)也就是参数高效微调，是一种用于微调大型语言模型（LLM）的方法，与传统方法相比，它有效地降低了计算和内存需求。
夏天｜여름이다·2023-12-05 11:52

peft / bitsandbytes包windows安装问题

peft/bitsandbytes包windows安装问题环境版本安装peftCUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable报错信息解决方法ImportError:cannotimportname'is_npu_available'from'accelerate.utils
失眠软糖12·2023-12-05 05:33

大模型的实践应用10-大模型领域知识与参数高效微调(PEFT)技术的详解，并利用PEFT训练自己的大模型

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用10-大模型领域知识与参数高效微调(PEFT)技术的详解，并利用PEFT训练自己的大模型。
微学AI·2023-12-02 00:33

大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用8-利用PEFT和LoRa技术微调大模型(LLM)的原理介绍与指南，2023年是大语言模型爆发的元年，在我国大语言模型分布就有上百种，随着人工智能技术的不断发展
微学AI·2023-11-30 09:28

大模型的实践应用9-利用LoRA方法在单个GPU上微调FLAN-T5模型的过程讲解与实现

我们将利用Transformers、Accelerate和PEFT等第三方库。1.设置开发环境这里我使用已设置好的CUDA驱动程序，安装PyTorc
微学AI·2023-11-30 09:28

深入解析：Peft Adapter与LLM融合

在增量预训练阶段或有监督微调阶段使用高效微调方法（Lora）时会产生adapter文件，相当于是一个“补丁”。那么如何将“补丁”与原始模型合并呢？下面将对模型合并代码进行解读。相关代码将全部上传到github：https://github.com/hjandlm/LLM_Train欢迎关注公众号代码解读导入包importargparsefromloguruimportloggerimporttor
hj_caas·2023-11-29 11:30

《实验细节》上手使用PEFT库方法和常见出错问题

《实验细节》上手使用PEFT库方法和常见出错问题安装问题常用命令使用方法保存peft模型加载本地peft模型使用问题问题1ValueError:Pleasespecifytarget_modulesinpeft_config
365JHWZGo·2023-11-23 20:24

【大模型微调实战】使用Peft技术与自己的数据集微调大模型

个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站这段时间非常火的topic,大模型参数多,占用体积大训练困难,而且一般需要微调技术用于特定任务AnimeBot.ipynb-Colaboratory(google.com)我的完整代码什么是大模型LLMLLM是大型语言模型的缩写，是人工智能和机器学习领域的最新创新。2022年12月，随着ChatGPT的发布，这种强大的新型人工
procoder338·2023-11-20 15:28

如何使用LoRA和PEFT微调 Mistral 7B 模型

一、前言对于大模型在一些安全级别较高的领域，比如在金融服务领域实施人工智能解决方案时，面临的最大挑战之一是数据隐私、安全性和监管合规性。因为担心数据泄露的问题，很多银行或机构都会回避利用人工智能的优势潜力，尤其是对于GPT-4这样的模型，在国内应用基本上是不太现实的问题。为了克服这一挑战并充分利用人工智能的力量，一个可行的办法是针对特定任务进行人工智能或大型语言模型(LLM)的微调，以确保数据安全
技术狂潮AI·2023-11-07 13:48

LLM-微调：Peft库--get_peft_model()--＞在llm基座模型的基础上注入Lora模块（加载流程）【注入的Lora模块的初始参数是随机初始化的】

一、site-packages-->peft-->mapping.py-->get_peft_model()defget_peft_model(model:PreTrainedModel,peft_config
u013250861·2023-11-03 02:13

IA3源码分析

IA3源码分析PEFT开源包中的模型代码实现classIA3Model(BaseTuner):"""Example:```py>>>fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM
发呆的比目鱼·2023-11-01 11:38

P-Tuning 源码分析

torch.nn.Module):"""```py>>>frompeftimportPromptEncoder,PromptEncoderConfig>>>config=PromptEncoderConfig(...peft_type
发呆的比目鱼·2023-10-30 11:31

NeurIPS 2023 | 连接多模态对比表征：无需配对数据的高效对比表征学习方法

多模态学习论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.14381项目主页：https://c-mcr.github.io/C-MCR/模型&代码地址：https://github.com/MCR-PEFT
PaperWeekly·2023-10-30 02:01

ChatGLM2-INT4 + Lora 结构适配和改造

如果我们要使用PEFT库添加Lora参数时，它就会不认识，因为它是为torch.nn.Li
绝不原创的飞龙·2023-10-22 00:54

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器deephub本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。
学习3人组·2023-10-21 16:46

Prefix-Tuning源码解析

Prefix-Tuning源码解析Prefix-Tuning在PEFT包中的源码实现改写自Basedonhttps://github.com/THUDM/P-tuning-v2/blob/main/model
发呆的比目鱼·2023-10-20 06:48

chatglm2微调—Lora

https://gitee.com/mirrors/chatglm-efficient-tuning推荐一些写的不错的链接以及官网readmeChatGLM2-6B微调-掘金(juejin.cn)基于PEFT
babyzbb636·2023-10-19 12:48

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

接下来的两期文章，我们将探讨如何利用HuggingFace的参数高效微调(PEFT)库和QLoRA量化技术，使用单个实例对大型
亚马逊云开发者·2023-10-19 00:59

大模型技术实践（五）｜支持千亿参数模型训练的分布式并行框架

在上一期的大模型技术实践中，我们介绍了增加式方法、选择式方法和重新参数化式方法三种主流的参数高效微调技术（PEFT）。
AI 研习所·2023-10-18 08:52

大模型LLM相关面试题整理-PEFT

5大模型（LLMs）参数高效微调(PEFT)5.1PEFT基础5.1.1微调方法是啥？如何微调？
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-10-18 05:49

如何选择最适合你的LLM优化方法：全面微调、PEFT、提示工程和RAG对比分析

一、前言自从ChatGPT问世以来，全球各地的企业都迫切希望利用大型语言模型（LLMs）来提升他们的产品和运营。虽然LLMs具有巨大的潜力，但存在一个问题：即使是最强大的预训练LLM也可能无法直接满足你的特定需求。其原因如下：定制输出：你可能需要一个具有独特结构或风格的应用程序，例如可以评分并提供简洁反馈点评文章质量的工具。缺少上下文：预训练LLM可能对于你应用程序中重要文件一无所知，例如针对某系
技术狂潮AI·2023-10-17 19:56

大语言模型之十五-预训练和监督微调中文LLama-2

这篇博客是继《大语言模型之十二SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予
shichaog·2023-10-04 01:07

大语言模型之十四-PEFT的LoRA

在《大语言模型之七-Llama-2单GPU微调SFT》和《大语言模型之十三LLama2中文推理》中我们都提到了LoRA（低秩分解）方法，之所以用低秩分解进行参数的优化的原因是为了减少计算资源。我们以《大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用》一文中的图3LLama-2图例过程为例说明内存的消耗。首先是有32层的Transformer，它们每层的内存占用如下图：图中有六个大矩阵是打了勾的，原始的L
shichaog·2023-10-03 20:52

【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式

【论文极速读】PromptTuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式FesianXu20230928atBaiduSearchTeam前言PromptTuning是一种PEFT方法（Parameter-EfficientFineTune
FesianXu·2023-09-30 02:21

大模型技术实践（四）｜参数高效微调技术解析及AdaLoRA的应用

本期内容UCloud将为您介绍参数高效微调技术（PEFT），即对已预训练好的模型，固定住其大部分参数，而仅调整其中小部分或额外增加的参数，以达到与全部参数微调相近的效果。
AI 研习所·2023-09-28 03:26

peft代码解读:Prefix Tuning/LoRA/P-Tuning/Prompt Tuning

GitHub-Xianchao-Wu/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-26 23:16

优刻得大模型技术实践（四）｜参数高效微调技术解析及AdaLoRA的应用

本期内容UCloud将为您解析参数高效微调技术（PEFT），即对已预训练好的模型，固定住其大部分参数，而仅调整其中小部分或额外的参数，以达到与全部参数微调相近的效果。
·2023-09-26 19:21

Generative AI 新世界 | Falcon 40B 大模型微调和量化实践

本文作者黄浩文亚马逊云科技资深开发者布道师在上一期的文章中，我们一起梳理了大模型参数高效微调（PEFT）和QLoRA量化技术背后的理论基础。
亚马逊云开发者·2023-09-24 02:25

ChatGLM LoRA微调定制AI大模型

一、前言对于ChatGLM2-6B模型基于PEFT的特定任务微调实验。1.1硬件需求注：r为LoRA维数大小，p为前缀词表大小，l为微调层数，ex/s为每秒训练的样本数。
张志翔的博客·2023-09-22 04:06

大模型训练之加速篇 -＞ peft(Lora) -＞ accelerator -＞ deepspeed (Zero)

HUGGINFACEPEFT库：实现LORA，prefix-tuning.prompttuning,AdaLoRA,LLaMA-Adapter训练的库HUGGINFACEaccelerator库：是一个将pytorch模型迁移到CPU/GPU/Multi-GPUs/TPU/Fp16/bf16模式下训练的一个标准库DeepSpeedPytorch的分布式并行计算框架（DistributedDataP
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:22

ChatGLM 通俗理解大模型的各大微调方法：从LoRA、QLoRA到P-Tuning V1/V2

前言PEFT方法仅微调少量(额外)模型参数，同时冻结预训练LLM的大部分参数第一部分高效参数微调的发展史1.1Google之AdapterTuning：嵌入在transformer里原有参数不变只微调新增的
张志翔的博客·2023-09-19 09:40

使用 LoRA 和 QLoRA 对大型语言模型进行参数高效的微调

概述随着我们深入研究参数高效微调(PEFT)的世界，了解这种变革性方法背后的驱动力和方法变得至关重要。在本文中，我们将探讨PEFT方法如何优化大型语言模型(LLM)对特定任务的适应。
TD程序员·2023-09-15 09:37

Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述

接下来的两期文章，我们将探讨如何利用HuggingFace的参数高效微调(PEFT)库和
亚马逊云开发者·2023-09-13 01:58

[peft]ImportError: cannot import name ‘is_npu_available‘ from ‘accelerate.utils‘

今天在使用peft库的时候出现了下面的错误，估计是peft刚出来还不太稳定的原因：ImportError:cannotimportname'is_npu_available'from'accelerate.utils
农民小飞侠·2023-09-09 22:22

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。
·2023-09-04 23:09

【LLM模型篇】LLaMA2 | Vicuna | EcomGPT等（更新中）

文章目录一、Basemodelchatglm2模型Vicuna模型LLaMA2模型1.训练细节2.EvaluationResults3.更多参考alpaca模型其他大模型和peft高效参数微调二、垂直领域大模型
山顶夕景·2023-09-03 18:27

19篇论文速览大模型微调技术进展与热门方法

目前较为流行的大模型微调技术是PEFT(Parameter-EfficientFineTuning)，只对部分的参数进行训练，主要有PromptTuning、PrefixTuning、L
深度之眼·2023-09-02 07:52

[LLM] 大模型训练

微调：工具：https://github.com/huggingface/peft对chatGLM微调：https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning
风可。·2023-08-31 04:23

波士顿大学「鸭嘴兽-70B」登顶Hugging Face大模型排行榜！高效数据集+独特LoRA微调是关键

夕小瑶科技说分享来源|新智元鸭嘴兽70B登上HuggingFace上的开源大模型榜一，变强的原因是采用优化过的数据集训练以及更高效的PEFT和独特的LoRA微调。
夕小瑶·2023-08-30 01:43

LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例

如何花费较少的算力成本来进行微调训练，十分重要，当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多，最近也在学习，也看到几个有趣的话题（主要参考于（https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca）：首先，来看关于Instruct微调和LoRa微调Instruct微调和LoRa微调是两种不同的技术。Instruct微
u013250861·2023-08-27 07:22

微调llama2模型教程：创建自己的Python代码生成器

本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调，生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2，进行快速训练，以完成特定任务。
·2023-08-25 11:34

【LLM大模型】模型和指令微调方法

noteHuggingFace的PEFT是一个库（LoRA是其支持的技术之一，除此之外还有PrefixTuning、P-Tuning、PromptTuning），可以让你使用各种基于Transformer
u013250861·2023-08-25 07:16

LoRA继任者ReLoRA登场，通过叠加多个低秩更新矩阵实现更高效大模型训练效果

论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.05695代码仓库：https://github.com/guitaricet/peft_pretraining一段时间以来，大模型（LLMs
TechBeat人工智能社区·2023-08-24 11:40
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