peft

介绍 GGUF-my-LoRA随着 llama.cpp 对 LoRA 支持的重构，现在可以将任意 PEFT LoRA 适配器转换为 GGUF，并与 GGUF 基础模型一起加载运行。

ValueError: You cannot perform fine-tuning on purely quantized models.在使用peft 微调8bit 或者4bit 模型的时候，可能会报错：You cannot perform fine-tuning on purely quantized models. Please attach trainable adapters on top of the quantized model to correctly perform fine-tuning. Please see: https://huggingface.co/docs/transformers/peft for mor

Llama - 微调本文翻译整理自： https://llama.meta.com/docs/how-to-guides/fine-tuning

【论文笔记】LoRA LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS题目：LoRA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 来源: ICLR 2022 模型名称: LoRA 论文链接: https://arxiv.org/abs/2106.09685 项目链接: https://github.com/microsoft/LoRA

【论文笔记】Parameter-Effificient Transfer Learning for NLP题目:Parameter-Effificient Transfer Learning for NLP 阅读

Hugging Face系列2：详细剖析Hugging Face网站资源——实战六类开源库本系列文章旨在全面系统的介绍Hugging Face，让小白也能熟练使用Hugging Face上的各种开源资源，并上手创建自己的第一个Space App，在本地加载Hugging Face管线训练自己的第一个模型，并使用模型生成采样数据，同时详细解决部署中出现的各种问题。后续文章会分别介绍采样器及其加速、显示分类器引导扩散模型、CLIP多模态图像引导生成、DDMI反转及控制类大模型ControlNet等，根据反馈情况可能再增加最底层的逻辑公式和从零开始训练LLM等，让您从原理到实践彻底搞懂扩散模型和大语

了解大语言模型的参数高效微调（Parameter-Effcient Fine-Tuning）🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/大语言模型在众多应用领域实现了突破性的进步，显著提升了各种任务的完成度。然而，其庞大的规模也带来了高昂的计算成本。这些模型往往包含数十亿甚至上千亿参数，需要巨大的计算资源来运行。特别是，当需要为特定的下游任务定制模型时，尤其是在计算能力有限的硬件平台上，这一挑战尤为突出。

灯下夜无眠

peft模型微调--Prompt Tuning模型微调（Model Fine-Tuning）是指在预训练模型的基础上，针对特定任务进行进一步的训练以优化模型性能的过程。预训练模型通常是在大规模数据集上通过无监督或自监督学习方法预先训练好的，具有捕捉语言或数据特征的强大能力。

使用 Hugging Face 微调 Gemma 模型我们最近宣布了，来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型 Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本：20 亿和 70 亿参数，包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持，可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。

【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式Prompt Tuning是一种PEFT方法（Parameter-Efficient FineTune），旨在以高效的方式对LLM模型进行下游任务适配，本文简要介绍Prompt Tuning方法，希望对读者有所帮助。如有谬误请见谅并联系指出，本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请联系作者并注明出处，谢谢。 ∇ \nabla ∇ 联系方式：