Hugging Face PEFT文档指南 - 第一章：开始使用

原文: PEFT文档指南 - 第一章：开始使用
https://huggingface.co/docs/peft/index

PEFT

🤗 PEFT（参数高效微调）是一个库，用于有效地将预训练的语言模型（PLMs）适应各种下游应用，而无需微调所有模型的参数。PEFT 方法仅微调少量（额外）模型参数，显著降低了计算和存储成本，因为微调大型 PLMs 的成本过高。最近的最先进的 PEFT 技术达到了与完全微调相当的性能。

PEFT 与 🤗 Accelerate 完美集成，用于利用 DeepSpeed 和 Big Model Inference 对大型模型。

• 入门：如果您是🤗 PEFT 的新手，从这里开始，了解库的主要功能以及如何使用 PEFT 方法训练模型。

• 操作指南：实用指南，展示如何在图像分类、因果语言建模、自动语音识别等不同类型的任务中应用各种 PEFT 方法。了解如何使用🤗 PEFT 与 DeepSpeed 和完全分片数据并行脚本。

• 概念指南：更好地理解 LoRA 和各种软提示方法如何帮助减少可训练参数的数量，使训练更高效。

• 参考：描述🤗 PEFT 类和方法如何工作的技术描述。

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支持的方法

1. LoRA：LORA：大型语言模型的低秩适应
2. Prefix Tuning：Prefix-Tuning：优化连续提示以进行生成，P-Tuning v2：提示调优可以在各个规模和任务上与微调相媲美
3. P-Tuning：GPT 也懂
4. Prompt Tuning：参数高效提示调优的规模力量
5. AdaLoRA：参数高效微调的自适应预算分配
6. LLaMA-Adapter：零初始化注意的高效语言模型微调
7. IA3：通过抑制和放大内部激活注入适配器

支持的模型

下表列出了每项任务支持的 PEFT 方法和模型。要应用特定的 PEFT 方法进行任务，请参阅相应的任务指南。

因果语言建模

模型	LoRA	Prefix Tuning	P-Tuning	Prompt Tuning	IA3
GPT-2	✅	✅	✅	✅	✅
…（其他模型和任务的表格内容）

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我们已经为 ViT 和 Swin 测试了在图像分类上的微调。然而，应该可以在🤗 Transformers 中使用 LoRA 对任何 基于ViT的模型 进行微调。查看 图像分类 任务指南以了解更多信息。如果您遇到问题，请开启一个问题。

…（其他模型和任务的表格内容）

与图像到文本模型一样，您应该能够将 LoRA 应用于任何 分割模型。值得注意的是，我们尚未在每个架构上进行测试。因此，如果您遇到任何问题，请亲切地创建一个问题报告。

模型	LoRA	Prefix Tuning	P-Tuning	Prompt Tuning	IA3
SegFormer	✅