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PEFT 技术及简单举例
PEFT 技术及简单举例PEFT（Parameter Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）是一种用于优化大型预训练模型微调的技术，旨在提高模型在新任务上的性能，同时减少微调参数的数量和计算复杂度 以下是一些常见的 PEFT 技术及简单举例：1. **Adapter Tuning（适配器调整）**：例如在 Transformer 网络的两个 FNN 层后增加 Adapter 层。 而采用 PEFT 技术，如 Prefix Tuning，只训练添加的特定前缀参数，就可以使模型在保持原有性能的基础上，快速适应情感分析任务，同时大大降低计算和存储需求。 这些 PEFT 技术各有特点，可以根据具体任务和资源情况选择合适的方法来实现高效的模型微调。 PEFT 技术代码实现以下是在 Python 中使用常见的 PEFT 技术（以 Hugging Face Transformers 库为例）的一般示例：**Adapter Tuning 示例**：```
68020编辑于 2025-01-07 - 来自专栏具身小站
大模型参数高效微调概述（PEFT）
1 核心原理 PEFT的底层逻辑基于一个重要的观察和假设： 大模型适应新任务所需的参数变化，其“内在维度”其实很低 。 基于这个原理，PEFT方法通过以下方式实现高效微调： 冻结绝大部分参数 ：将预训练模型的绝大多数参数固定住，使其不参与训练。 3 PEFT的主要作用与优势 PEFT之所以成为大模型应用的关键技术，是因为它解决了全量微调的几大痛点： 极大降低硬件门槛 ：由于需要计算和存储梯度的参数极少，对GPU显存的需求大幅下降。 总的来说，PEFT不是单一的算法，而是一套 让大模型“飞入寻常百姓家”的方法论 。 如果说基础模型是“毛坯房”，那么PEFT就是一套“精装工具包”，让你可以快速、经济地为每个房间（任务）打造出最合适的风格。
13210编辑于 2026-03-09 一文带你了解当前主流PEFT技术
随着LLaMA3的发布，大模型开源社区的战力又提升了一分，国内目前应该已经有不少大佬已经开始着手对LLaMA3进行研究或微调，对于微调技术，目前比较常见的就是Peft系列的技术，那么什么是PEFT，有哪些分类 什么是PEFT？有哪些技术？ 对于PEFT技术有一篇很好的综述性的文章，叫做 Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning ，将大部分PEFT 所谓的参数效率微调 (PEFT)，旨在通过仅训练现有模型参数的一个子集或额外添加的一组新参数，来解决模型训练的效率问题。 为什么要提一嘴Transformer架构呢，因为这些PEFT的方法，可能就是针对这个架构中的某一部分进行的调整，对照这个架构看，会更好的理解PEFT具体做了什么工作。
2.5K00编辑于 2025-04-08- 来自专栏人工智能极简应用
【机器学习】QLoRA：基于PEFT亲手量化微调Qwen2大模型
import LoraConfig,get_peft_model config = LoraConfig( r=32, lora_alpha=16, target_modules (model, config) print(model) 引用peft（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库 配置Lora配置文件LoraConfig 通过peft封装的get_peft_model peft_model_dir 获取微调后的模型配置config 加载基座模型 通过PeftModel.from_pretrained(model,peft_model_dir)将基座模型与微调模型合并 peft_model_dir = trainer.args.output_dir config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_dir) print( 一步一步带着大家微调自己的大模型，本文参考全网peft+qlora微调教程，一步一排坑，让大家在网络环境不允许的情况下，也能丝滑的开启大模型微调之旅。
2.9K11编辑于 2024-08-13 - 来自专栏从流域到海域
四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法
大语言模型已经过pre-training阶段，于是就有学者提出是否能通过finetune一部分少量参数实现下游任务的精调，这催生了一系列PEFT（Parameter-Efficient Fine Tuning ，PEFT，可译为参数高效精调）方法。 截止目前（2023年7月），PEFT一共有三类方法，不同的方法在以不同的形式在固定预训练模型参数的前提下添加少量的新参数来实现对下游任务的适配。 git地址：https://github.com/huggingface/peft pip install peft LLM-Adapters在peft库基础上增加了adapter变种AdapterP、 git地址：https://github.com/AGI-Edgerunners/LLM-Adapters 参考文献 大模型参数高效微调(PEFT) 让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介
1.4K30编辑于 2023-10-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
ReFT(表征微调):比PeFT效果更好的新的大语言模型微调技术
在介绍这篇论文之前，我们先看看PeFT。 参数高效微调 PeFT 参数高效微调方法（Parameter-Efficient Fine-Tuning，PEFT）仅微调少量或额外的模型参数，固定大部分预训练参数，大大降低了计算和存储成本，同时最先进的 PEFT 技术也能实现了与全量微调相当的性能。 在PeFT的思想之上就产生了我们非常熟悉的LoRA，还有各种LoRA的变体，除了有名的LoRA之外常用的PeFT方法还有： Prefix Tuning：通过virtual token构造连续型隐式prompt ReFT与PeFT有何不同 ReFT与传统PEFT方法在几个关键方面有所不同: 1、干预目标 PEFT方法，例如，LoRA、DoRA和prefix-tuning，侧重于修改模型的权重或引入额外的权重矩阵
2.1K10编辑于 2024-04-15 - 来自专栏深度学习自然语言处理
每日论文速递 | Google提出PERL：将PEFT与RLHF结合起来
参数高效微调（PEFT）：PEFT方法减少了预训练大型模型的可训练参数数量，同时保持与全参数微调相当的性能。LoRA是PEFT的一个例子，它通过低秩矩阵分解来更新权重。
68210编辑于 2024-03-26 - 来自专栏机器学习与推荐算法
SIGIR2024 | IISAN: 使用解耦PEFT高效适配多模态表征的序列推荐方法
为了解决编码器微调的问题，目前大多数研究采用了如Adapter或LoRA这样的参数高效微调技术（PEFT）。 PEFT最初并非为解决实际效率问题而设计，而是为了应对在不同子任务中复制多个模型的需求 [4]。 将基础模型的三个部分分别设置为, 而PEFT模块为，其中。 由于本部分仅关注可训练参数，所以FFT的参数效率为，其他所有的PEFT方法都为。 因为需要计算二阶动量，所以其所占显存为可训练参数的两倍，对于基础模型来说为，PEFT模组为。我们把对于基础模型的激活值定义为，PEFT模组的定义为。
84010编辑于 2024-05-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用LORA微调RoBERTa
一般来说我们只是使用LORA来微调大语言模型，但是其实只要是使用了Transformers块的模型，LORA都可以进行微调，本文将介绍如何利用PEFT库，使用LORA提高微调过程的效率。 import LoraConfig, get_peft_model from datasets import load_dataset peft_model_name = 'roberta-base-peft = get_peft_model(model, peft_config) print('PEFT Model') peft_model.print_trainable_parameters() peft_lora_finetuning_trainer = get_trainer(peft_model) peft_lora_finetuning_trainer.train() peft_lora_finetuning_trainer.evaluate 在训练完成后，我们保存模型： tokenizer.save_pretrained(modified_base) peft_model.save_pretrained(peft_model_name)
87111编辑于 2024-02-21 - 来自专栏数据分析与挖掘
你也可以动手参数有效微调：LoRA、Prefix Tuning、P-Tuning、Prompt Tuning
import ( get_peft_config, get_peft_model, get_peft_model_state_dict, set_peft_model_state_dict print(peft. 20) elif p_type == "prompt-tuning": peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig 128) elif p_type == "lora": peft_type = PeftType.LORA peft_config = LoraConfig(task_type="SEQ_CLS (model_name_or_path, num_labels=2) if p_type is not None: model = get_peft_model(model, peft_config
2.7K41编辑于 2023-04-27 - 来自专栏周末程序猿
机器学习|从0开始大模型之模型LoRA训练
LoRA 2、peft库 LoRA 训练非常方便，只需要借助 https://huggingface.co/blog/zh/peft 库，这是 huggingface 提供的，使用方法如下： # 引入库 from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType # 创建对应的配置 peft_config = LoraConfig( r=8, (model, peft_config) model.print_trainable_parameters() LoraConfig 详细参数如下： r：秩，即上面的r，默认为8； target_modules = LoraConfig( r=8, target_modules=target_modules ) model = get_peft_model(model , peft_config) model.print_trainable_parameters() print(f'LLM总参数量：{count_parameters(model) /
72210编辑于 2025-02-27 - 来自专栏Python与算法之美
Qwen7b微调保姆级教程
from peft import get_peft_config, get_peft_model, TaskType model.supports_gradient_checkpointing = True import AdaLoraConfig peft_config = AdaLoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False , r=16, lora_alpha=16, lora_dropout=0.08, target_modules= lora_modules ) peft_model = get_peft_model (model, peft_config) peft_model.is_parallelizable = True peft_model.model_parallel = True peft_model.print_trainable_parameters import PeftModel #可能需要5分钟左右 peft_model = PeftModel.from_pretrained(model, ckpt_path) model_new = peft_model.merge_and_unload
2.5K31编辑于 2023-09-17 - 来自专栏DeepHub IMBA
在消费级GPU调试LLM的三种方法：梯度检查点，LoRA和量化
Hugging Face开发的PEFT库，可以利用LoRA技术。 from transformers import AutoModelForCausalLM from peft import get_peft_model model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained (model_id) lora_model = get_peft_model(model, peft_config) lora_model.print_trainable_parameters() (model, peft_config) 这样模型就可以在本地的GPU上进行微调了。 我们看到了如何通过利用PEFT、BitsAndBytes和Transformers将这些技术应用到我们的代码中。
1.7K60编辑于 2023-08-30 如何让AI更懂你？大模型个性化微调技术解析
**设置训练环境**：确保有足够的GPU内存，并安装必要的库（如transformers、peft等）。 使用Hugging Face PEFT库实现LoRA以下是使用Hugging Face的PEFT库实现LoRA的代码示例：from transformers import AutoModelForCausalLM , AutoTokenizerfrom peft import get\_peft\_config, get\_peft\_model, LoraConfig, TaskType# 加载预训练模型和tokenizermodel # Dropout概率 target\_modules=["query\_key\_value"] # 应用LoRA的目标模块)# 创建LoRA模型model = get\_peft \_model(model, peft\_config)model.print\_trainable\_parameters() # 打印可训练参数数量# 训练过程# ...
72710编辑于 2025-03-29使用DPO在SageMaker中定制Nova模型
使用训练作业启动脚本在托管计算集群上运行配方训练完成后自动释放计算资源业务用例实现本案例重点优化Nova Micro模型在结构化函数调用方面的表现：使用nvidia/When2Call数据集进行DPO训练训练数据格式转换为Nova要求的聊天补全格式采用参数高效微调(PEFT "trainer": {"max_epochs": 1}, "model": { "dpo_cfg": {"beta": 0.1}, "peft ": { "peft_scheme": "lora", "lora_tuning": { "loraplus_lr_ratio 模型部署训练完成的模型可通过CreateCustomModel API部署到推理服务：request_params = { "modelName": "nova-micro-sagemaker-dpo-peft
19900编辑于 2025-08-06掌握高效调参：深入解析LoRA如何用1%资源实现90%的微调效果
=get_peft_model(model,lora_config)print(f"可训练参数占比:{peft_model.num_trainable_parameters/peft_model.num_parameters *100:.2f}%")#输出：可训练参数占比:0.94%代码解释：此代码演示如何用PEFT库实现LoRA。 =get_peft_model(model,lora_config)#定义训练参数training_args=TrainingArguments(output_dir=". merge_and_unload可将适配器合并到原模型，便于部署到无PEFT环境。注意：动态加载适合API服务；合并后模型可独立运行，但失去LoRA灵活性。 社区生态：PEFT库和HuggingFace集成让LoRA即插即用。讨论问题秩的自适应：未来能否动态调整r值，根据任务复杂度自动优化？
14310编辑于 2026-02-15- 来自专栏AI 大数据
深度探索 DeepSeek 微调：LoRA 与全参数微调实战指南
import LoraConfig, get_peft_model# 配置 LoRA 训练参数lora_config = LoraConfig( r=8, # 低秩矩阵的秩 lora_alpha dropout 率 bias="none", target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 仅对部分层进行微调)# 应用 LoRAmodel = get_peft_model from peft import PeftModel# 加载微调后的模型fine_tuned_model = PeftModel.from_pretrained(model, ". 未来展望探索 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）优化方案结合 RLHF（人类反馈强化学习）优化微调效果探索更高效的模型量化（如 QLoRA）以降低部署成本参考资料 DeepSeek 官方文档Hugging Face PEFT 文档DeepSpeed 官方教程
7.1K75编辑于 2025-02-07 - 来自专栏Python与算法之美
用Kaggle免费GPU微调ChatGLM2
使用QLoRA算法需要结合bitsandbytes库和peft库。 为什么QLoRA相比LoRA还能够提升效果呢？ 主要是因为QLoRA由于节约了大量存储空间，所以可以对更多的权重矩阵进行微调。 from peft import get_peft_config, get_peft_model, TaskType model.supports_gradient_checkpointing = True import LoraConfig peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, target_modules= lora_modules ) peft_model = get_peft_model (model, peft_config) peft_model.is_parallelizable = True peft_model.model_parallel = True peft_model.print_trainable_parameters
1.7K21编辑于 2023-09-05 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用QLoRa微调Llama 2
上篇文章我们介绍了Llama 2的量化和部署，本篇文章将介绍使用PEFT库和QLoRa方法对Llama 27b预训练模型进行微调。我们将使用自定义数据集来构建情感分析模型。 训练 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT)可以用于在不触及LLM的所有参数的情况下对LLM进行有效的微调。 pip install -q -U trl transformers accelerate peft ! pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git # ! 本文作者:UD 原文地址： https://ukey.co/blog/finetune-llama-2-peft-qlora-huggingface/
87110编辑于 2023-08-30 - 来自专栏Python与算法之美
BaiChuan13B多轮对话微调范例
pip install git+https://github.com/huggingface/peft #! tensor(3.7500, dtype=torch.float16) 二，定义模型 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from peft import get_peft_config, get_peft_model, TaskType model.supports_gradient_checkpointing = True # model.gradient_checkpointing_enable , r=64, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, target_modules= lora_modules ) peft_model = get_peft_model (model, peft_config) peft_model.is_parallelizable = True peft_model.model_parallel = True peft_model.print_trainable_parameters
1.4K20编辑于 2023-09-05
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