PEFT开源项目 – 高效微调预训练模型的库

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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