相关阅读
相关 LLM-微调：Peft库--get_peft_model()--＞在llm基座模型的基础上注入Lora模块（加载流程）【注入的Lora模块的初始参数是随机初始化的】
一、site-packages-->peft-->mapping.py-->get\_peft\_model() def get_peft_model(model
阳光穿透心脏的1/2处相关 LLM-项目详解（一）：Chinese-LLaMA-Alpaca【run_clm_pt_with_peft.py文件】
scripts/training/run\_clm\_pt\_with\_peft.py !/usr/bin/env python coding=utf-8
相关 Peft库实战（三）：Lora微调mt0/bloom（GPT生成式）
![a9e98d2626714f61a5ae65ee9124f5d9.png][] Model Summary > We present BLOOMZ & mT0, a
系统管理员相关 大模型-微调技术：LLM-Adapters库【对 PEFT 库的扩展，是一个简单易用的框架，将各种适配器集成到 LLM 中】
LLM-Adapters[\[1\]][1] 是对 PEFT 库的扩展，是一个简单易用的框架，将各种适配器集成到 LLM 中，可针对不同的任务执行 LLM 的基于适配器的 PE
向右看齐相关 Peft库实战（二）：Lora微调mt5-xxl【Seq2Seq：翻译、自动摘要、信息抽取】
一、Lora微调mt5-xxl GPU要求：至少 A100-SXM4-80GB \ 2 batch\_size：A100-SXM4-80GB \ 2情况下最大 16
相关 Peft库实战（一）：Lora微调bert（文本情感分类）
peft\_bert\_demo.py import argparse import os import torch from to
相关 LLM-项目详解-Chinese-LLaMA-AIpaca（一）：LLM+LoRa微调加速技术原理及基于PEFT的动手实践：一些思考和mt0-large+lora完整案例
如何花费较少的算力成本来进行微调训练，十分重要，当前关于LLaMA、Alpaca、Instruct微调、LoRa微调等多个概念大家讲的很多，最近也在学习，也看到几个有趣的话题（
相关 大模型-微调技术：PEFT库
pypi：[https://pypi.org/project/peft/][https_pypi.org_project_peft] 目前peft 0.3.0 code地址：
相关 LLM-微调-方案（0）：prompt tuning
先说结论：已经有研究显示Prompt可以有效地应用到CV领域 \[[VPT][], CLIP, CoOP\]，但是应用仍然非常有限，有很大发挥空间。其一，Prompt的本质是调
还没有评论，来说两句吧...