要使用Hugging Face的PEFT进行模型微调，可以遵循以下步骤：
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安装PEFT库：
首先，需要安装PEFT库，可以通过pip安装：pip install peft -
加载预训练模型：
使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型：from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") -
准备数据集：
准备用于微调的数据集，并对其进行适当的处理，使其与模型兼容：from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("glue", "mrpc") tokenized_dataset = dataset.map(lambda examples: tokenizer(examples["sentence1"], examples["sentence2"], truncation=True, padding='max_length'), batched=True) -
配置PEFT：
选择一个PEFT方法，并配置相应的参数：from peft import LoraConfig, get_peft_model peft_config = LoraConfig( r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q", "v"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", ) model = get_peft_model(model, peft_config) -
微调模型：
使用标准的训练循环微调模型：from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_dataset['train'], eval_dataset=tokenized_dataset['validation'], ) trainer.train() -
保存模型：
微调完成后，保存模型以便后续使用：model.save_pretrained("./fine-tuned-model")
使用PEFT微调模型可以显著减少资源消耗，并允许在有限的计算资源上进行更复杂的任务。在实际应用中，可以根据具体任务和可用资源选择最合适的PEFT方法。
