《如何使用PEFT库中LoRA》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《如何使用PEFT库中LoRA》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《如何使用PEFT库中LoRA》电子书下载：

这篇文章详细介绍了如何使用PEFT库中的LoRA（Low-Rank Adaptation）模块对大型模型进行高效的参数微调。以下是文章的主要内容：

一、前言
文章主要介绍如何使用LoRA对大型模型进行高效参数微调，内容包括：
1.PEFT库中LoRA模块的使用。
2.PEFT库中LoRA模块的代码介绍。
3.在推理时如何先进行权重的合并并加载模型进行推理。

二、如何配置LoraConfig
配置LoraConfig涉及以下超参数：
• LORA_R：LoRA的秩，矩阵A和矩阵B相连接的宽度，通常较小。
• LORA_ALPHA：归一化超参数，用于减少改变秩时需要重新训练的计算量。
• LORA_DROPOUT：LoRA层的dropout比率。
• TARGET_MODULES：LoRA的目标位置，如”q_proj”和”v_proj”。
• bias：是否可训练bias，可选”none”、”all”或”lora_only”。
• task_type：任务类型，如”CAUSAL_LM”。
• erge_weights：在评估模式下是否将LoRA矩阵的值加到原有权重上。

三、模型加入PEFT策略
3.1 模型加载策略
load_in_8bit：用于模型推理的8位量化。
prepare_model_for_int8_training：用于提高训练稳定性的优化。

3.2 模型显存占用
静态显存：由模型参数量级决定。
动态显存：与batch size和参数量级相关。

3.3 模型显存占用优化策略
​​8bit量化优化​​：用于优化静态显存。
​​梯度检查优化​​：用于优化动态显存。

3.3.1 8bit量化优化策略
使用bitsandbytes库进行8位量化。
量化方案包括absolute-maximum和zero-point。

3.3.2 梯度检查优化策略
使用gradient_checkpointing=True减少动态显存占用。
前向传播计算两遍以节省内存。

3.4 如何向模型加入PEFT策略
使用get_peft_model初始化PeftModel。
将模型移动到设备上并设置use_cache=False以避免冲突。

四、PEFT库中LoRA模块代码介绍
4.1 PEFT库中LoRA模块整体实现思路
LoraModel类在创建时找到需要加入LoRA策略的层并替换。
保留LoRA部分的参数可训练，其余参数固定。

4.2 PEFT库中LoRA模块_find_and_replace()实现思路
找到目标层并创建新的LoRA层。
替换原有的线性层。

4.3 PEFT库中Lora层的实现思路

4.3.1 基类LoraLayer实现
构造LoRA的各种超参数。

4.3.2 Linear实现
继承nn.Linear和LoraLayer。
初始化和重置参数。
记录merge状态并在训练和推理中进行相应处理。

五、使用LoRA对大模型进行高效参数微调，如何进行存储？
重写save_model函数以仅存储LoRA权重。
使用set_peft_model_state_dict加载LoRA权重。

六、使用LoRA对大模型进行推理，如何进行加载？
方案一：直接加入LoRA层，增加推理延时。
方案二：合并LoRA权重和原始模型权重，存储成新的bin文件，无推理延时。

七、huggingface大模型如何加载多个LoRA并随时切换？
使用adapter_name命名适配器。
使用load_adapter()加载另一个适配器。
使用set_adapter()切换适配器。
使用disable_adapter()禁用适配器。
使用merge_and_unload()合并和卸载当前活动的适配器。

文章详细介绍了如何使用PEFT库中的LoRA模块对大型模型进行高效的参数微调，包括配置、代码实现、存储和推理等方面的内容。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《如何使用PEFT库中LoRA》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！