微调千问模型freeze方法代码实例

在微调像千问这样的预训练模型时，"freeze"方法通常是用于冻结模型的部分层，防止它们在微调过程中更新，以便于保持模型的原始结构不变。以下是使用PyTorch库对Hugging Face Transformers库中的模型（例如`QAModel`或`AutoModelForQuestionAnswering`）进行部分层冻结的一个简单例子：

from transformers import AutoTokenizer, QAModel

# 加载预训练模型和tokenizer
model_name = "huggingface/knowledge_distillation_qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = QAModel.from_pretrained(model_name)

# 获取模型的所有层
all_layers = list(model.named_parameters())

# 冻结所有Transformer模块以外的层（假设我们只关心Transformer部分）
non_frozen_layers = [name for name, param in all_layers if 'transformer' not in name]
for layer in non_frozen_layers:
    model.parameters[layer].requires_grad = False

# 现在模型的Transformer部分是固定的，而输入和输出层可能会被微调

在这个例子中，只有那些包含"transformer"关键字的层会被保留并允许学习，其余的层都被固定了。