pfrompeftimportPromptEncoderConfig,get_peft_modelpeft_config=PromptEncoderConfig(task_type="CAUSAL_LM",num_virtual_tokens=20,encoder_hidden_size=128)model=get_peft_model(model,peft_config)model.print_trainable_parameters()prefixfr

参考：https://github.com/huggingface/peft##文档https://huggingface.co/docs/peft/indexhttps://www.wehelpwin.com/article/4299https://www.ethanzhang.xyz/2024/07/09/%E3%80%90%E4%B8%AA%E4%BA%BA%E5%8D%9A%E5%AE%A2%E3%80%91%E4%BD%BF%E7%94%A8huggingface%E5%9C

随着ChatGPT等大模型（LargeLanguageModel）的爆火，而且目前业界已经发现只有当模型的参数量达到100亿规模以上时，才能出现一些在小模型无法得到的涌现能力，比如in_contextlearing和chainofthougt。深度学习似乎朝着模型越来越大的方向一去不复。而对于这些通用的大模型如

总览比起从零训练或是全量微调，使用peft库对预训练模型进行微调是更经济的做法。adapter是peft独有的概念，可向预训练模型添加的额外的少量可学习参数。peft库是支持对同一基础模型附上多个adapters的，但文档写得不是很明了。本文针对需要对多个adapters的情况进行说明。

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning参数高效微调）huggingface：PEFT(huggingface.co)github：GitHub-huggingface/peft:

目录一、引言二、量化与微调—原理剖析2.1 为什么要量化微调?2.2 量化（Quantization）2.2.1 量化原理2.2.2 量化代码2.3 微调（Fine-Tuning）2.3.1LoRA2.3.2QLoRA三、量化与微调—实战演练：以Qwen2为例，亲手微调你的第一个AI大模型3.1模型预处理—依赖安装、库包导

PEFT（PerformanceEstimationforFine-Tuning）和全量微调（FullFine-Tuning）是两种不同的微调方法，它们在性能估计和实际微调过程中的数据使用上存在一些区别。而PEFT则通过性能估计和建模的方式，避免了在完整数据集上进行实验的过程。PEFT使用一部分样本数据来训练性能估计模型，然后

ReFT(RepresentationFinetuning)是一种突破性的方法，有望重新定义我们对大型语言模型进行微调的方式。这是由斯坦福大学的研究人员刚刚（4月）发布在arxiv上的论文，ReFT与传统的基于权重的微调方法大有不同，它提供了一种更高效和有效的方法来适应这些大规模的模型，以适应新的任务

1.为什么需要微调大模型？大型预训练模型的训练成本极高，涉及庞大的计算资源和海量数据，如果对于不同特征的数据和任务都要重新进行大模型的训练，那么成本是非常高昂的。这也导致了研究成果难以被复现和验证。为了解决这个问题，Parameter-EfficientFine-Tuning（参数有效微调）技术应运而

目录一、PEFT的关键概念和方法部分参数微调概念方法优势适配器（Adapters）方法优势低秩分解（Low-rankFactorization）方法优势差分微调（DeltaTuning）方法优势多任务学习（Multi-taskLearning）方法优势二、低秩矩阵分解技术低秩分解的原理常见的低秩分解方法奇异值

multipleGPUsinsinglenodeclicktoviewthecodetorchrun--nnodes1--nproc_per_node2examples/finetuning.py--enable_fsdp--use_peft--peft_methodlora--datasetmedcqa_dataset--model_namemeta-llama/Llama-2-7b-hf--fsdp_config.pure_bf16--output

随着深度学习技术的不断发展，大模型在各种任务中展现出了强大的性能。然而，大模型训练和调优过程需要消耗大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，近年来，一种名为“大模型高效调参”的技术逐渐受到研究者的关注。其中，PEFT库（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种非常具有代表性的方

写在前面本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一

https://huggingface.co/blog/peft 看代码:fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM+frompeftimportget_peft_model,LoraConfig,TaskTypemodel_name_or_path="bigscience/mt0-large"tokenizer_name_or_path="bigscience/mt0-large&q

  提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human:"+问题+"\n</s><s>Assistant:"+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。1.LoRA微调脚本  LoRA微调脚本train/sft/finetune_lora

前言 LLM的问题就是权重参数太大，无法在我们本地消费级GPU上进行调试，所以我们将介绍3种在训练过程中减少内存消耗，节省大量时间的方法:梯度检查点，LoRA和量化。本文转载自DeepHubIMBA仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技

今天我们阅读peft源码，主要是为了弄清楚prefixtuning的工作原理和代码细节。模型定义部分peft_config=PrefixTuningConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM,inference_mode=False,num_virtual_tokens=20)#下载预训练模型T5，模型结构可以在debugconsole中输入model得到m

记录运行这个代码的过程：https://huggingface.co/docs/peft/task_guides/seq2seq-prefix-tuning环境配置虚拟环境python-Vcondacreate-npeft-practicepython=3.10.12condaactivatepeft-practice安装pytorchcondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cu

一般出现这种问题的原因是该版本的peft包中没有PeftModel，这种情况都需要降级。我验证了以下，我实在alpaca-lora项目中使用peft,alpaca-lora的项目大概在2个月以前更新，而peft包实在最近更新的4.0版本，而2个月以前peft还是2.0版本，所以我果断把peft降到2.0版本，然后问题就解决了。

目录1基本信息2实现步骤3代码分析1基本信息From：Fine-tuning20BLLMswithRLHFona24GBconsumerGPU(huggingface.co)Codes：trl/examples/sentiment/scripts/gpt-neox-20b_peftatmain·lvwerra/trl·GitHub相关工具：peft：用于微调大模型的python库官方文档：htt

HuggingFace'sPEFT是一种针对Transformer模型的加速器，其全称为"PositionalEncodingsforFine-tuning"。PEFT的主要目的是通过改变位置编码的方式来提高Transformer模型的训练和推理速度。PEFT是在HuggingFace团队的论文"PositionalEncodingsforEfficientTransformers"中

ChatGLM是基于 GeneralLanguageModel(GLM) 架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，ChatGLM因为是中文大模型，在中文任务的表现要优于LLaMa，我在一些实体抽取的任务中微调ChatGLM-6B，都取得了很不错的效果。GL

Part1前言随着大语言模型的流行，如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能，正好huggingface开源了一个PEFT库，让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分析（二分类）去了解下参数有效微调。使