adapter-transformers开源项目 – 轻量级Transformer适配器工具库

adapter-transformers是一个开源工具库，支持在Transformer模型中添加和训练适配器（Adapter）。适配器是一种轻量级的模块，可以在不修改原始模型参数的情况下，对模型进行微调。该工具库支持多种任务，包括文本分类、命名实体识别等，并且可以与Hugging Face的Transformers库无缝集成。它提供了统一的接口，支持高效微调和模块化迁移学习，支持多种适配器方法，如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等，并支持适配器合并和组合，为NLP任务的参数高效迁移学习提供了强大的工具。

adapter-transformers的特点:

1. 支持多种适配器方法，如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等
2. 与Hugging Face的Transformers库无缝集成
3. 支持适配器合并和组合，灵活配置适配器
4. 支持全精度或量化训练（如Q-LoRA、Q-Bottleneck Adapters）
5. 提供统一的接口，简化高效微调和模块化迁移学习

adapter-transformers的功能:

1. 加载预训练适配器并进行推理
2. 在现有模型设置中添加和训练适配器
3. 灵活配置适配器，支持多种适配器组合
4. 在单个模型中轻松组合多个适配器
5. 通过任务算术合并适配器

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