huggingface peft

### Hugging Face PEFT 参数高效微调使用方法

#### 准备环境
为了使用 Hugging Face 提供的 PEFT 技术，在低资源硬件上对大规模模型进行参数高效微调，需先安装必要的库。可以通过 pip 安装 `transformers` 和 `peft` 库[^2]。

pip install transformers peft

#### 加载并准备模型
加载预训练的大规模语言模型，并对其进行 INT8 训练优化以减少内存占用和加速推理过程。这一步骤对于在有限计算资源环境下尤为重要[^4]。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import prepare_model_for_int8_training

model_name = "bigscience/bloom-7b1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 对模型应用INT8量化处理
model = prepare_model_for_int8_training(model)

#### 配置PEFT适配器
配置特定类型的 PEFT 适配器来执行参数高效的微调操作。这里展示如何设置 LoRA 适配器，这是一种流行的轻量级迁移学习方案[^1]。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
)

# 将LoRA配置应用于原始模型
peft_model = get_peft_model(model, lora_config)

#### 微调与评估
利用准备好的数据集对已配置好 PEFT 适配器的模型实施微调流程。此阶段可以采用标准的 PyTorch 或者 Hugging Face Trainer API 进行训练循环控制。

from datasets import load_dataset
from transformers import TrainingArguments, Trainer

dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")

training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", num_train_epochs=3)

trainer = Trainer(
    model=peft_model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["validation"]
)

trainer.train()
eval_results = trainer.evaluate()
print(f"Evaluation results: {eval_results}")