企业网站建设方案如何,西安网站优化排名案例,微网站如何做推广,网站设计稿PEFT#xff08;Parameter-Efficient Fine-Tuning#xff09;库是一个用于有效微调大型预训练语言模型的工具#xff0c;尤其是在计算资源有限的情况下。它提供了一系列技术#xff0c;旨在提高微调过程的效率和灵活性。以下是PEFT库的详细解读以及一些常用方法的总结…PEFTParameter-Efficient Fine-Tuning库是一个用于有效微调大型预训练语言模型的工具尤其是在计算资源有限的情况下。它提供了一系列技术旨在提高微调过程的效率和灵活性。以下是PEFT库的详细解读以及一些常用方法的总结
PEFT库详解 参数高效微调的概念 PEFT旨在通过只微调模型的一部分参数而不是整个模型来减少计算和内存开销。这对于大型语言模型如BERT、GPT等尤其重要因为它们的参数数量通常非常庞大。 常见方法 PEFT包括几种不同的策略每种策略都有其适用场景和优缺点。以下是一些最常用的PEFT方法
常用的PEFT方法总结 LoRALow-Rank Adaptation 原理通过在预训练模型的权重矩阵中添加低秩矩阵LoRA将大模型的微调问题转化为对小矩阵的优化。优点显著减少训练时所需的参数降低计算复杂度。使用场景适合在计算资源有限的情况下进行快速微调。 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import LoRAConfig, get_peft_model# 加载预训练模型和分词器
model_name distilbert-base-uncased
model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 配置LoRA
lora_config LoRAConfig(r8, # 低秩适配的秩lora_alpha32,lora_dropout0.1
)# 应用LoRA
lora_model get_peft_model(model, lora_config)# 训练代码略Adapter 原理在预训练模型的不同层之间插入小型的“适配器”网络只微调适配器参数保留主模型的权重不变。优点适配器可以在不同任务之间共享大幅度减少微调时的参数数量。使用场景适用于需要频繁在不同任务之间切换的情况。 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import AdapterConfig, get_peft_model# 加载预训练模型和分词器
model_name distilbert-base-uncased
model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 配置Adapter
adapter_config AdapterConfig(reduction_factor2,non_linearityrelu
)# 应用Adapter
adapter_model get_peft_model(model, adapter_config)# 训练代码略Prefix Tuning 原理在输入序列前添加一个学习到的前缀这个前缀在微调过程中进行优化而主模型的参数保持不变。优点可以实现快速微调同时保留主模型的知识。使用场景适合文本生成和对话系统等任务。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PrefixTuningConfig, get_peft_model# 加载预训练模型和分词器
model_name gpt2
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 配置Prefix Tuning
prefix_config PrefixTuningConfig(prefix_length10, # 前缀长度task_typetext-generation
)# 应用Prefix Tuning
prefix_model get_peft_model(model, prefix_config)# 训练代码略Prompt Tuning 原理通过优化输入提示prompt的参数来指导模型生成所需的输出。优点相较于传统微调方法减少了对模型整体参数的依赖。使用场景适用于自然语言处理中的各种任务如文本分类和问答。 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import PromptTuningConfig, get_peft_model# 加载预训练模型和分词器
model_name distilbert-base-uncased
model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 配置Prompt Tuning
prompt_config PromptTuningConfig(prompt_length5, # 提示长度task_typeclassification
)# 应用Prompt Tuning
prompt_model get_peft_model(model, prompt_config)# 训练代码略BitFit 原理只对模型的偏置参数进行微调保持权重参数不变。优点极大地减少了微调的参数数量同时在许多任务中表现良好。使用场景适用于资源受限的场景。 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
from peft import BitFitConfig, get_peft_model# 加载预训练模型和分词器
model_name distilbert-base-uncased
model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)# 配置BitFit
bitfit_config BitFitConfig()# 应用BitFit
bitfit_model get_peft_model(model, bitfit_config)# 训练代码略----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
transformers库概述
transformers库是由Hugging Face开发的一个开源库专门用于处理自然语言处理NLP任务。它提供了预训练的模型、简单的API和丰富的功能使得使用大型语言模型变得更加方便。以下是transformers库的详解和一些最常用的方法总结。
1. 加载模型和分词器
from_pretrained(model_name) 用途从Hugging Face Model Hub加载预训练模型和分词器。from_pretrained(model_name)方法用于从Hugging Face Model Hub加载预训练模型及其配置。可以通过指定模型的名称、路径或标识符来获取预训练的模型。这里我常常自己先下载下来不然的话huggingface社区老没办法从本地登进去示例model AutoModel.from_pretrained(bert-base-uncased)
2. 分词器Tokenizer
tokenizer(text) 用途将文本转化为模型可接受的输入格式包括分词、编码等。参数可以设置return_tensors参数指定返回的张量格式如pt表示PyTorch。示例inputs tokenizer(Hello, world!, return_tensorspt) Hugging Face提供多种类型的分词器主要包括 BertTokenizerBERT- 用于NLP任务的分词器- 使用WordPiece分词- 处理复杂句子和OOV词效果好 GPT2TokenizerGPT-2- 通过from_pretrained加载- 使用Byte Pair Encoding (BPE)分词- 适合文本生成和补全 T5TokenizerT5- 提供tokenization和编码功能- 使用SentencePiece分词- 支持多种任务灵活性高 RobertaTokenizerRoBERTa- 支持填充、截断和解码功能- 训练数据更丰富取消特殊标记- 在上下文理解方面表现优秀 AutoTokenizer多种模型- 方便集成和使用- 自动选择适合的分词器- 提高开发效率适合快速实验BertTokenizer用于BERT模型。GPT2Tokenizer用于GPT-2模型。T5Tokenizer用于T5模型。RobertaTokenizer用于RoBERTa模型。AutoTokenizer自动选择适当的分词器根据给定的模型名称。
3. 推理
model(inputs) 用途推理Inference是指使用训练好的模型对新输入进行预测或生成输出的过程。在自然语言处理NLP和深度学习中推理是模型应用的关键步骤通常在模型训练完成后进行。以下是推理的基本概念和过程在这里我理解为推理是对经过分词处理的输入数据进行推断输出模型的预测结果。目的推理的目的是对未知数据进行预测例如分类、生成文本、回答问题等。输入与输出推理通常接收原始输入如文本、图像等并输出模型的预测结果如分类标签、生成的文本等。示例outputs model(**inputs)
4. Pipeline
pipeline(task) 用途创建一个简化的任务接口支持文本分类、问答、翻译等多种任务。示例classifier pipeline(sentiment-analysis)使用方法result classifier(I love this movie!)
5. Trainer
Trainer 用途用于模型的训练和评估简化了训练过程。方法 train()开始训练模型。evaluate()评估模型在验证集上的表现。save_model()保存微调后的模型。
6. 保存和加载模型
save_pretrained(directory) 用途将模型和分词器保存到指定目录。示例model.save_pretrained(./my_model)from_pretrained(directory) 用途从本地目录加载已保存的模型和分词器。示例model AutoModel.from_pretrained(./my_model)
7. 自定义数据集
Dataset 用途自定义数据集类继承自torch.utils.data.Dataset实现数据的加载和预处理。方法 __len__()返回数据集大小。__getitem__(idx)返回指定索引的数据样本。
8. 模型评估
evaluate() 用途在验证集上评估模型性能返回各类指标如损失、准确率等。示例metrics trainer.evaluate(eval_dataseteval_dataset)
9. 文本生成
model.generate() 用途用于生成文本例如进行对话生成或续写。示例generated_ids model.generate(input_ids, max_length50)
10. 模型的选择
AutoModel、AutoModelForSequenceClassification等 用途根据任务选择合适的模型架构。示例model AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(distilbert-base-uncased)
