AI交流(进群备注:PEFT)

PEFT 是 HuggingFace 开源的一个高效微调库,旨在通过仅微调模型的一小部分参数(通常不到模型参数量的1%),实现与完全微调相似的性能,同时显著降低计算和存储开销。它支持多种微调策略,如适配器(Adapters)、低秩适应(LoRA)等,并且兼容多种预训练模型架构,如 BERT、GPT、T5 等。PEFT 还提供了模块化设计,易于集成到现有的 HuggingFace 模型和训练流程中。
PEFT的特点:
- 1. 高效微调:仅微调模型的一小部分参数,显著降低计算和存储开销。
- 2. 性能接近完全微调:在减少微调参数量的同时,保持与完全微调相似的性能。
- 3. 模块化设计:易于集成到现有的 HuggingFace 模型和训练流程中。
- 4. 支持多种微调策略:如适配器(Adapters)、低秩适应(LoRA)等。
- 5. 兼容性强:支持多种预训练模型架构,如 BERT、GPT、T5 等。
- 6. 支持 4 位 QLoRA 通过 bitsandbytes
- 7. 添加 IA3 方法
- 8. 支持新任务:QA 和特征提取
- 9. 提供 AutoPeftModelForxxx 以简化用户体验
- 10. 支持 LoRA 用于自定义模型和新实用程序
PEFT的功能:
- 1. 用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。
- 2. 在资源受限的环境下进行模型微调,如移动设备或边缘计算设备。
- 3. 快速实验和原型设计,减少微调时间和成本。
- 4. 用于迁移学习,通过微调预训练模型以适应特定领域或任务。
- 5. 在大型语言模型上进行高效的参数调整,以适配特定应用场景。
- 6. 使用 4 位 QLoRA 进行高效的模型微调
- 7. 应用 IA3 方法进行参数高效微调
- 8. 利用 AutoPeftModelForxxx 简化模型选择和微调过程
- 9. 使用 LoRA 进行自定义模型的微调
- 10. 支持 QA 和特征提取任务的微调
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