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在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
LLM：Baichuan2在消费级显卡上的试用表现出良好的性能与可行性。具体表现如下：4bits量化技术效果显著：在消费级显存6GB的环境下，通过4bits量化技术运行Baichuan2模型，效果相当不错。4bits量化技术有效降低了内存占用，提高了运行效率。
最后，使用Q4_K_M和Q5_K_M方法量化模型是唯一需要GPU的步骤。量化后的模型已准备就绪，可进行推理。我们可以检查bin文件的大小，以评估压缩效果。Q4_K_M模型占用08GB，Q5_K_M模型占用78GB，分别比原始FP16模型小3倍和8倍。使用llama.cpp高效运行这些模型。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
〖壹〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）方法基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调，实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务。Adapter（适配器）方法在预训练模型每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调，同时冻结主体模型参数，以学习特定任务的知识，简化微调过程。
〖贰〗、 微调（Fine Tune）在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用中，是一种优化模型训练效率和提升泛化能力的技术。当我们面对一个新任务，如在特定图像数据集上训练CNN时，直接从零开始训练网络可能会导致两个主要问题：一是训练周期过长，二是模型容易过度拟合有限的数据集。
〖叁〗、 具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
〖肆〗、 LoRALoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。这种方法有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
〖伍〗、 在AI技术中，微调（Fine-tuning）是一种高效的方法，尤其适用于利用预训练模型解决特定领域或任务。通常，大规模模型的训练需要大量时间和计算资源，而微调则通过在已有的预训练模型基础上，针对特定数据进行调整，使其适应新任务。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
〖贰〗、 具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
〖叁〗、 以下是每种方法的简要概述：- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。
〖肆〗、 使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
〖伍〗、 为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
(4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
LoRA相比全参数微调（Full-tune）更省显存的原因在于，全参数微调需要加载主干模型到内存中，这部分显存无法省掉，且全参数微调的梯度计算需要计算主干模型的梯度，这部分显存也必须保留。而LoRA的梯度依赖于主干模型的梯度，但不需要存储主干模型的优化器状态。
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