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设置低秩适配器（LoRA）

低秩适配器（LoRA）可以被添加到每一个量化层中。这些适配器本质上是常规的线性层，能够像普通模型一样轻松地进行参数更新。这种方法的巧妙之处在于，这些适配器的规模要比被量化的层小得多。

由于量化层是被冻结的（无法更新），在量化模型上设置LoRA适配器可以将可训练参数的总量大幅减少至原始模型的1%甚至更少。

设置LoRA适配器只需三个简单步骤：

1. 调用prepare_model_for_kbit_training()方法以提高训练过程中的数值稳定性。
2. 创建一个LoraConfig实例。
3. 使用get_peft_model()方法将配置应用到量化的基础模型上。

让我们在我们的模型上实践一下：

model = prepare_model_for_kbit_training(model)
config = LoraConfig(
# the rank of the adapt