peft库实战(一):lora微调bert(文本情感分类)

在实战操作中，PEFT库可以用来微调BERT模型，以进行文本情感分类任务。首先，我们需要准备一个包含大量文本和标签的数据集，用于训练和验证BERT模型。然后，我们需要利用PEFT库中提供的工具和接口，将数据集转换成BERT模型可接受的格式，并进行数据预处理，如分词和填充等操作。

接着，我们可以利用PEFT库中提供的预训练模型，加载BERT模型的参数和网络结构，并在数据集上进行微调。微调的过程中，我们可以通过调整学习率、批大小和训练轮数等超参数，来优化模型的性能。在每个训练轮数结束后，我们可以利用PEFT库中的评估工具对模型进行评估，以了解模型在验证集上的性能表现。

最后，当模型在验证集上的性能达到满意的水平后，我们可以使用PEFT库提供的保存模型工具，将微调后的BERT模型保存下来，以备在实际应用中使用。通过PEFT库的实战操作，我们可以有效地利用BERT模型进行文本情感分类任务，提高模型的准确性和泛化能力，从而更好地满足实际应用的需求。 PEFT库的实战操作不仅帮助我们更好地理解和使用BERT模型，也为我们提供了一套完整的工具和流程，使得模型训练和应用变得更加简单和高效。 PEFT库实战(一): lora微调BERT(文本情感分类) 的操作流程清晰，易于上手，为我们在文本情感分类任务中的应用提供了有力的支持。

相关问题

lora微调Llama

### 对Llama模型进行LoRA微调

#### 准备环境与依赖库安装
为了能够顺利地对Llama模型实施基于LoRA的微调操作，需先准备好相应的开发环境并安装必要的Python包。这通常涉及到PyTorch框架以及特定于Transformer架构的支持工具。

pip install torch transformers peft accelerate bitsandbytes

这些软件包提供了构建和调整大型语言模型所需的基础功能和支持[^1]。

#### 加载预训练模型
通过`transformers`库加载已有的Llama模型作为基础结构，在此之上应用LoRA技术来进行针对性优化。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "your_llama_model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name_or_path,
    trust_remote_code=True
)

这段代码片段展示了如何指定要使用的LLaMA版本，并初始化对应的分词器(tokenizer)和模型实例[^2]。

#### 应用LoRA配置
接下来定义用于修改原始权重矩阵的具体设置，即创建低秩更新机制的核心部分——LoRA模块。这里会引入额外的学习参数集，它们将以较低维度的形式存在从而显著减少整体内存占用量。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # Rank of the update matrix.
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
)

peft_model = get_peft_model(base_model, lora_config)

上述脚本说明了怎样设定LoRA的关键超参，比如秩(`r`)决定了新增加层内部连接的数量；而`target_modules`指定了哪些原有组件会被替换为带有自适应能力的新单元[^3]。

#### 数据准备与训练过程
最后一步就是利用实际数据集来指导整个系统的迭代改进流程。对于具体的任务场景而言，可能还需要进一步定制化处理方式，例如文本分类、问答系统或是对话生成等不同应用场景下的输入输出格式转换逻辑。

from datasets import load_dataset
import torch.nn as nn
from transformers import Trainer, TrainingArguments

dataset = load_dataset("path_to_your_data")

training_args = TrainingArguments(output_dir="./results")
trainer = Trainer(
    model=peft_model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["validation"]
)

trainer.train()

以上示例给出了一个简化版的数据读取方法及其关联到Trainer API的方式，以便启动正式的训练周期。

lora微调chatglm3

### 使用LoRA技术对ChatGLM3大语言模型进行微调

#### 准备工作
为了使用LoRA技术对ChatGLM3-6B模型进行微调，需先安装必要的Python包。这包括`transformers`和`peft`库。

pip install transformers peft

#### 加载预训练模型与Tokenizer
加载由清华大学开源的ChatGLM3-6B模型及其对应的分词器是第一步操作。此模型特别适合处理中英文混合的任务，并且已经过大量数据训练，在多种自然语言处理任务上有良好表现[^2]。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name_or_path = "THUDM/chatglm3-6b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True).half().cuda()

#### 应用LoRA适配器
接下来利用PEFT库中的PeftModel类来创建并配置低秩适应器(LoRA)，以便能够以更少的新参数调整大型预训练模型性能。这种方法允许仅更新少量额外引入的小矩阵而非整个网络权重，极大地减少了计算资源消耗和时间成本[^1]。

from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

lora_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    inference_mode=False,
    r=8,  # LoRA attention dimension
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

#### 数据准备与Fine-tuning过程
准备好用于fine-tune的数据集之后，就可以定义PyTorch DataLoader对象以及优化算法实例化Optimizer来进行实际训练流程了。这里假设已经有了一个名为`train_dataset`的对象表示要用来训练的数据集合。

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import default_data_collator

training_args = {
    'output_dir': './results',
    'per_device_train_batch_size': 4,
    'gradient_accumulation_steps': 2,
    'learning_rate': 1e-4,
    'num_train_epochs': 3,
}

optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=training_args['learning_rate'])
data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=training_args['per_device_train_batch_size'], collate_fn=default_data_collator)

for epoch in range(training_args['num_train_epochs']):
    model.train()
    total_loss = 0
    
    for step, batch in enumerate(data_loader):
        outputs = model(**batch.to('cuda'))
        loss = outputs.loss
        
        loss.backward()

        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        
        total_loss += loss.item()
    
    avg_loss = total_loss / (step + 1)
    print(f'Epoch {epoch}, Loss: {avg_loss}')

完成上述步骤后即可保存经过LoRA微调后的模型供后续推理或其他用途使用。