PEFT模型微调及推理验证

置顶 于 2025-06-08 10:45:44 发布
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PEFT模型微调及推理验证

大模型微调流程
wend的博客
07-02 706
大模型微调是指在预训练语言模型（如 GPT-4、Llama 2、ChatGLM 等）的基础上，通过特定领域数据对模型进行针对性训练，使其适配具体任务或场景的过程。其本质是通过参数优化让预训练模型的泛化能力与领域知识结合，实现从 “通用智能” 到 “领域专家” 的转变。
让天下没有难Tuning的大模型-PEFT（参数效率微调）技术简介
强化学习曾小健
06-20 628
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。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，需要庞大的计算资源和大量的数据，一般人难以承受。这也导致了一些研究人员难以重复和验证先前的研究成果。
大模型微调技术——PEFT
Whitney66的博客
04-08 2872
本文主要讲述了大模型的训练和微调成本较高，以及如何通过Prefix Tuning降低大模型微调成本的问题。此外，文中也涉及到大模型的训练难度和微调的复杂性，以及Prefix Tuning的原理和优势。同时，文中还介绍了如何使用Prefix Tuning进行模型微调的具体步骤和注意事项，以及Prefix Tuning在自然语言处理领域的应用前景。
大模型参数高效微调（PEFT）技术解析及微调加速实践
lvaolan168的博客
08-05 1124
本文详细介绍了几种高效微调方法的原理解析和实验效果对比，并基于Unsloth做了一些微调加速的实践尝试。实验效果显示结合优秀的低参微调方法和微调加速，完全可以做到极为高效的微调大模型，可以在极低的资源占用上得到媲美全参微调的效果。读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
一文彻底搞懂大模型参数高效微调（PEFT）
热门推荐
2401_84033492的博客
08-11 1万+
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。。更多实战和面试交流，加入我们。
PEFT——大模型高效微调技术
程序员鑫港的博客
03-17 1513
本文主要讲述了大模型的训练和微调成本较高，以及如何通过Prefix Tuning降低大模型微调成本的问题。此外，文中也涉及到大模型的训练难度和微调的复杂性，以及Prefix Tuning的原理和优势。同时，文中还介绍了如何使用Prefix Tuning进行模型微调的具体步骤和注意事项，以及Prefix Tuning在自然语言处理领域的应用前景。
大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤
ulting优快云的博客
03-13 389
大模型微调完整精简版本
peft模型微调--P-tuning
LLMUZI123456789的博客
03-12 1127
在P-Tuning中，通常会为输入序列添加一个或多个可学习的向量（虚拟token），这些向量作为额外的“prompt”嵌入到模型的输入序列中，用于指导模型生成与特定任务相关的输出。随着技术的发展，P-Tuning已经迭代到了多个版本（如P-Tuning v1/v2等），每个版本可能有其独特的设计和优化策略。初始化模型：加载预训练的大规模语言模型，并设置模型为只训练部分参数，即只更新prompt token的嵌入。测试与部署：完成训练后，在测试集上评估模型性能，并将微调好的模型应用于实际场景。
大模型参数高效微调技术（PEFT）探究
duxiaodong1122的博客
01-19 868
Parameter-EfficientFine-Tuning（PEFT，参数高效微调）技术旨在通过最小化微调参数的数量和计算复杂度，来提高预训练模型在新任务上的性能，从而缓解大型预训练模型的训练成本。
原理剖析 + 实战教程 + 资源优化总结大模型微调实战：LoRA / QLoRA / PEFT 全解析，教你低成本玩转大模型微调
引用原创内容标明出处即可
04-10 1734
随着大语言模型（LLM）在自然语言处理各领域取得突破性进展，越来越多开发者和企业开始关注模型的微调方式。然而，全参数微调不仅成本高昂、资源要求极高，还容易引发过拟合与知识遗忘等问题。为此，LoRA、QLoRA、PEFT 等轻量级微调技术迅速崛起，成为大模型落地实践的热门选择。
PEFT和LoRA：高效的参数高效微调方法
AI天才研究院
10-14 1316
本文将详细介绍PEFT和LoRA两种参数高效的微调方法，探讨其在深度学习领域的应用。通过对这两种方法的核心概念、数学模型、算法原理、应用实践以及优化方法进行全面剖析，本文旨在为读者提供对PEFT和LoRA的深入理解，并展示它们在实际项目中的价值。
LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—(Adapter/Prefix/P-tuning/HINT，Delta-tunin
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-21 2542
​ LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—(Adapter/Prefix/P-tuning/HINT，Delta-tuning，LoRA/QLoRA/LOMO)之详细攻略 LLMs之PEFT：大模型核心技术—PEFT(参数高效微调)的简介(指令微调/RLHF微调)、微调两大范式+三类五法—基于添加式(引入额外可训练参数或模块，如Adapter/Prefix/P-tuning/HINT)、基于规范化(冻结某些固有模型参数同时指定
PLC控制变频器：三菱与汇川PLC通过485通讯板实现变频器正反转及调速控制
07-24
内容概要：本文介绍了如何利用三菱和汇川PLC通过485通讯板实现变频器的正转、反转及调速控制。主要内容涵盖硬件配置、软件编程、具体控制逻辑及上机测试。文中详细描述了各个步骤的操作方法和注意事项，包括关键寄存器的设置及其含义。程序中有详细的中文注释，便于理解和维护。最终通过上机测试验证系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对电机进行精确控制的工业应用场景，如生产线、机械设备等。目标是提高控制系统灵活性和效率，确保系统稳定可靠。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用。
Python桌面版数独（五版）-优化选择模式触发新棋盘生成
07-24
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jmeter 下载使用5.6.3
07-24
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数据工程ETL工程师全解析：从数据抽取到加载的技术要点与职业发展路径
最新发布
07-24
内容概要：文章详细介绍了ETL工程师这一职业，解释了ETL（Extract-Transform-Load）的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息，支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能，如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外，还盘点了常见的ETL工具，包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度，以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后，文章探讨了ETL工程师的职业发展路径，从初级到高级的技术晋升，以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展，并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群：对数据处理感兴趣，尤其是希望从事数据工程领域的人士，如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标：①了解ETL工程师的职责和技能要求；②选择适合自己的ETL工具；③规划ETL工程师的职业发展路径；④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明：随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速，ETL工程师的需求不断增加，尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
基于51单片机的嵌入式系统开发_DS18B20温度传感器_LCD1602显示_I2C通信_24C02存储_Proteus仿真_Keil开发_温度监测与智能调控系统_包含温度上下限设.zip
07-24
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minio-8.5.3.jar
07-24
minio.jar包， 配合okhttp4.9.3，jdk1.8进行使用
windows使用peft微调模型
03-16
### 使用 PEFT 方法在 Windows 上微调模型 要在 Windows 系统中使用 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 对机器学习模型进行微调，需遵循以下指导原则并配置环境。 #### 1. 安装必要的依赖项 首先，确保安装 Python 和相关库。推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境和包。以下是所需的关键库及其版本建议： - **PyTorch**: PyTorch 是支持 PEFT 的主要框架之一。 - **Transformers**: Hugging Face 提供的 Transformers 库实现了多种 PEFT 技术，如 LoRA、Adapters 和 Prompt Tuning。 - **Accelerate**: 这是一个用于优化训练过程的工具库，尤其适合分布式训练场景。 运行以下命令创建一个新的 Conda 虚拟环境并安装必要组件： ```bash conda create -n peft_env python=3.9 conda activate peft_env pip install torch transformers accelerate datasets evaluate ``` #### 2. 配置 GPU 支持（如果适用） 为了加速训练过程，尤其是在处理大型语言模型时，应启用 NVIDIA CUDA 支持。确认已安装合适的显卡驱动程序，并验证 `torch.cuda.is_available()` 是否返回 True[^2]。 可以通过以下代码片段测试 GPU 可用性： ```python import torch if not torch.cuda.is_available(): raise RuntimeError("CUDA is required but unavailable.") print(f"CUDA Device Count: {torch.cuda.device_count()}") ``` #### 3. 加载预训练模型与数据集 利用 Hugging Face Hub 下载目标预训练模型及对应的数据集。例如加载 BERT 模型执行分类任务： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) ``` #### 4. 实现 PEFT 方法 根据具体需求选择一种或几种 PEFT 方案实施微调操作。下面分别介绍三种主流方法的应用实例[^3]: ##### a. Adapter Tuning 向每一层 Transformer 添加小型适配器模块，仅允许其权重被更新。 ```python from peft import get_peft_config, PeftType, TaskType, get_peft_model peft_config = { "peft_type": PeftType.ADAPTER, "task_type": TaskType.SEQ_CLS, } adapter_model = get_peft_model(model, peft_config) ``` ##### b. Low-Rank Adaptation (LoRA) 采用低秩分解的方式逼近原始参数变化方向，从而减少额外引入的自由度数量。 ```python lora_config = {"r": 8} # Rank value r set as 8 here. lora_adapter = get_peft_model(model, lora_config=lora_config) ``` ##### c. Prefix Tuning 附加一段可学习的上下文序列至输入端作为提示符参与推理阶段计算流程。 ```python prefix_tuning_config = { "num_virtual_tokens": 20, "encoder_hidden_size": model.config.hidden_size, } prefix_model = get_peft_model(model, prefix_tuning_config) ``` #### 5. 训练与评估 定义好损失函数、优化算法之后即可启动迭代训练循环；期间注意监控指标表现以便及时调整超参设定。 ```python optimizer = torch.optim.AdamW(adapter_model.parameters(), lr=5e-5) for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: outputs = adapter_model(**batch) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() # Save the trained adapters only instead of whole model weights. adapter_model.save_pretrained("./output_dir/adapters") ``` --- ###
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