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怎么找到域名做的那个网站建站基础:wordpress安装教程图解 - 天缘博客

wzjs 2025/9/5 17:57:52

怎么找到域名做的那个网站,建站基础:wordpress安装教程图解 - 天缘博客,广州设计事务所,网站刚通过备案目录 4.5 实践与应用4.5.1 PEFT 实践1）PEFT 主流框架2）HF-PEFT 框架使用3）PEFT 相关技巧 4.5.2 PEFT 应用1）表格数据查询2）表格数据分析 4.5 实践与应用实践部分介绍流行HuggingFace开发的开源库HF-PEFT框架及其使用…

4.5 实践与应用

实践部分介绍流行HuggingFace开发的开源库HF-PEFT框架及其使用方法和技巧。

应用部分展示PEFT在表格数据处理和金融领域Text-to-SQL生成任务中的案例，证明其在提升大模型特定任务性能方面的有效性，为未来研究和应用提供参考。

4.5.1 PEFT 实践

下面介绍PEFT主流框架的使用，包括安装和配置、微调策略选择、模型准备与训练流程等内容，以及相关使用技巧。

1）PEFT 主流框架

HF-PEFT是一个由Hugging Face开发的开源参数高效微调库，旨在通过仅微调少量参数实现对大型预训练模型的快速适应，从而显著降低内存和计算成本。它集成了多种先进的微调技术，如LoRA、Adapter-tuning、Prompt-tuning和IA3等，并支持与Hugging Face的Transformers、Diffusers和Accelerate等工具无缝集成，适用于从单机到分布式环境的多样化训练和推理场景。

HF-PEFT特别适用于大模型，能够在消费级硬件上实现高性能，并且可以与模型量化技术兼容，进一步减少模型的内存需求。此外，HF-PEFT支持多种架构模型，包括Transformer和Diffusion，并允许用户手动配置，在自己的模型上启用PEFT。

HF-PEFT还提供了详细的文档、快速入门指南和示例代码，在https://huggingface.co/docs/peft/。帮助用户快速训练PEFT模型和加载已有模型进行推理。HF-PEFT拥有活跃的社区支持，并鼓励社区贡献，是一个功能强大、易于使用且持续更新的库。

2）HF-PEFT 框架使用

使用HF-PEFT框架进行模型微调可以显著提升模型在特定任务上的性能，同时保持训练的高效性。

通常，使用HF-PEFT框架进行模型微调的步骤如下：

安装与配置：首先，在环境中安装HF-PEFT框架及其依赖项，主要是Hugging Face 的 Transformers 库。
选择模型与数据：根据任务需求，挑选合适的预训练模型，并准备相应的训练数据集。
确定微调策略：选择适合任务的微调方法，例如LoRA或适配器技术。
模型准备：加载预训练模型并为选定的微调方法进行配置，包括任务类型、推理模式、参数值等。
模型训练：定义完整的训练流程，包括损失函数、优化器设置，并执行训练，同时可应用数据增强和学习率调度等技术。

通过上述步骤，可以高效地使用HF-PEFT框架进行模型微调，以适应特定的任务需求，并提升模型性能。

3）PEFT 相关技巧

HF-PEFT 库提供多种参数高效微调技术，用于在不微调所有模型参数的情况下，有效将预训练语言模型适应各种下游应用。以下是一些PEFT技术常用的参数设置方法：

Prompt Tuning

num_virtual_tokens：表示为每个任务添加的 virtual tokens 的数量，也就是软提示的长度，该长度通常设置在 10-20 之间，可根据输入长度进行适当调节。
prompt_tuning_init：表示 prompt 参数的初始化方式。可以选择随机初始化 (RANDOM)、文本初始化 (TEXT)，或者其他方式。文本初始化方式下，可以使用特定文本对 prompt embeddings 进行初始化以加速收敛。

Prefix Tuning

num_virtual_tokens：与 Prompt Tuning 中相同，表示构造的 virtual tokens 的数量，设置和 Prompt Tuning 类似。
encoder_hidden_size：表示用于 Prefix 编码的多层感知机 (MLP) 层的大小，通常与模型的隐藏层大小相匹配。

LoRA

r：秩的大小，用于控制更新矩阵的复杂度。通常可以选择较小的值如 4、8、16，对于小数据集，可能需要设置更小的 r 值。
lora_alpha：缩放因子，用于控制 LoRA 权重的大小，通常与 r 成反比，以保持权重更新的一致性。
lora_dropout：LoRA 层的 dropout 比率，用于正则化以防止过拟合，可以设置为一个较小的值，比如 0.01。
target_modules：指定模型中 LoRA 中要应用的模块，如注意力机制中的 query、key、value 矩阵。可以选择特定的模块进行微调，或者微调所有线性层。

注意，具体的参数设置可能会根据所使用的模型、数据集和具体任务有所不同，因此在实际应用中可能需要根据实验结果进行调整。

过拟合（Overfitting）：指的是模型在训练数据上表现得非常好，但在新的、未见过的数据（测试数据）上表现不佳的现象。