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

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

【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

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。

GitHub-Xianchao-Wu/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning

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。

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。

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。

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

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

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。

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

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

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。

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

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

微调：工具：https://github.com/huggingface/peft对chatGLM微调：https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning

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。

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

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。

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

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

目录GLM-130B和ChatGLM-6BChatGLM-6B直接部署基于PEFT的LoRA微调ChatGLM-6BGLM-130B和ChatGLM-6B对于三类主要预训练框架：autoregressive

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模

关键词：pip,gitlfspip从git下载指定的提交版本伴随着大模型的火热发展，PEFT和transformers也是更新频繁，常会看到requirements中安装的软件包来自github中的某个

文章目录一、PEFT介绍二、PEFT使用2.1PeftConfig2.2PeftModel2.3保存和加载模型三、PEFT支持任务3.1Modelssupportmatrix3.1.1CausalLanguageModeling3.1.2ConditionalGeneration3.1.3SequenceClassification3.1.4TokenClassification3.1.5Text

AI新闻微软研究院展示ProjectRumi项目，通过多模态方法增强人工智能理解能力摘要：微软研究院展示了ProjectRumi项目，该项目通过结合文本、音频和视频数据，并采用多模态副语言提示的方法，提高人工智能系统的理解能力。当前的自然语言处理AI主要依赖于文本输入输出，而忽略了人类在自然交流中的语调、面部表情、手势和肢体语言等线索，导致理解存在偏差。为了解决这个问题，微软研究院开发了Proje

Connectiontimedout&exitcode:128错误，原因是访问超时了，此时需要使用代理fatal:unabletoaccess'https://github.com/huggingface/peft

peft_bert_demo.pyimportargparseimportosimporttorchfromtorch.optimimportAdamWfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfrompeftimport

常用方法分别是：LoRAPrefixTuningP-TuningPromptTuning参考：https://blog.csdn.net/weixin_44826203/article/details/129733930https://zhuanlan.zhihu.com/p/618894319?utm_id=0

HuggingFacePEFT调优实战附代码PEFT调优大模型HuggingFacePEFT调优实战附代码使用HuggingFacePEFTLibrary先快速上手使用PEFTLoRA详解实际应用--Kaggle

安装文件#catMakefile.PHONY:qualitystyletestdocscheck_dirs:=srctestsexamples#Checkthatsourcecodemeetsqualitystandards#thistargetrunschecksonallfilesquality:black--check$(check_dirs)ruff$(check_dirs)doc-bui

LoRA背景神经网络包含很多全连接层，其借助于矩阵乘法得以实现，然而，很多全连接层的权重矩阵都是满秩的。当针对特定任务进行微调后，模型中权重矩阵其实具有很低的本征秩（intrinsicrank），因此，论文的作者认为权重更新的那部分参数矩阵尽管随机投影到较小的子空间，仍然可以有效的学习，可以理解为针对特定的下游任务这些权重矩阵就不要求满秩。技术原理LoRA（论文：LoRA:LOW-RANKADAP

[NLP]理解大型语言模型高效微调(PEFT)因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。

大模型参数高效微调(PEFT)-知乎让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介-知乎大模型参数高效微调技术原理综述（三）-P-Tuning、P-Tuningv2-知乎你似乎来到了没有知识存在的荒原

本文是四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法的最后一小节，感兴趣读者可以阅读完整版。

自然语言处理进入大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）时代之后，模型的参数量级越来越庞大，以稍早之前的GPT-3为例，它有175B即1亿7千5百万参数，而ChatGPT及后续模型则更大。一方面大语言模型解决自然语言处理任务所需的涌现能力确实需要如此量级的参数，另一方面如此巨大的参数会引起训练成本的急剧增加，甚至从消费级硬件角度来讲，用户全量训练大语言模型的参数的成本令人望而却步

一、peft下载https://github.com/huggingface/peft二、peft安装打开cmd到达安装目录pythonsetup.pybuildpythonsetup.pyinstall

文章目录一、Propmttuning1.peft库中的tuning2.prompttuning怎么搞二、Prompttuning代码实战1.tuning训练2.模型推理比较3.其他tuning技术Reference

文章目录一、背景1.1Tansformer1.1.1模型结构1.1.2注意力机制1.1.3注意力在Transformer中的应用1.2BERT二、`PEFT`综述2.1PEFT的分类2.2不同PEFT方法的对比三

背景目前HuggingFace发布了关于微调LLMs的方法包——Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，其中包含下面6种方法：LoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一个用于在不微调所有模型参数的情况下，有效地将预先训练的语言模型（PLM）适应各种下游应用的库。PEFT方法只微调少量（额

pypi：https://pypi.org/project/peft/目前peft0.3.0code地址：GitHub-huggingface/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning

©作者|风飏单位|阿里巴巴研究方向|AIOps/NLP来自|PaperWeekly进NLP群—>加入NLP交流群最近，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

singleDoc#《让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介》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

https://arxiv.org/abs/2106.09685核心内容：验证了只微调～1%的参数的LLM微调方法，而不损失正确率核心代码：https://github.com/huggingface/peft

llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张16GV100上基于huggingface的peft库实现了llama-7b的微调。

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。GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutore

大模型时代下做科研的四个思路0.视频来源：1.提高效率（更快更小）1.1PEFT介绍(parameterefficientfinetuning)1.2作者的方法1.3AIM效果1.3.1AIM在K400