peft

PEFT 2.0进阶：Ubuntu服务器上的高效微调策略与优化作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）是一种针对预训练模型（尤其是大语言模型）的微调策略，其核心思想是避免对模型的全部参数进行更新，而是仅调整一小部分参数或引入少量额外参数，从而大幅降低计算和存储成本，同时保持模型的泛化能力。

COLA：大型语言模型高效微调的革命性框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

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第五十五章：AI模型的“专属定制”：LoRA微调原理与高效合并技巧在之前我们了解到“微调（Fine-tuning）”是让大模型从“通才”变为“专才”的关键。但对一个拥有数十亿参数的LLM（如LLaMA-7B）进行全参数微调（Full Fine-tuning），意味着：

微调大语言模型（LLM）有多难？其实没那么难，只要你能做到这两点：在第一点上的技能越熟练，对第二点的依赖就越小。一个简单粗暴的微调循环可能需要几十 GB 的 GPU 内存，但通过巧妙配置的模型和训练循环，用十分之一的内存就能训练出性能相当的微调模型。

开出南方的花

大模型微调介绍-Prompt-Tuning基于「传统机器学习模型」的范式，如TF-IDF特征+朴素贝叶斯等机器算法.基于「深度学习模型」的范式，如word2vec特征+LSTM等深度学习算法，相比于第一范式，模型准确有所提高，特征工程的工作也有所减少.

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HuggingFace peft LoRA 微调 LLaMA从 Hugging Face Transformers 加载预训练的 LLaMA 模型和分词器。使用 PEFT 配置 LoRA 参数。

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LLaMA-Factory GLM4-9B-CHAT LoRA 微调实战进入下载好的llama-factory，安装依赖包Alpaca 格式是一种用于训练自然语言处理（NLP）模型的数据集格式，特别是在对话系统和问答系统中。这种格式通常包含指令（instruction）、输入（input）和输出（output）三个部分，它们分别对应模型的提示、模型的输入和模型的预期输出。三者的数据都是字符串形式

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：

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