Hugging Face的PEFT进行模型微调

要使用Hugging Face的PEFT进行模型微调，可以遵循以下步骤：

1. 安装PEFT库：
   首先，需要安装PEFT库，可以通过pip安装：

   pip install peft
   

2. 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")
   

3. 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)
   

4. 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)
   

5. 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()
   

6. 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。