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大模型炼丹术:参数高效微调peft有哪些好用的方法和进展?
〖壹〗、 实验效果：在LightLLM基础上搭建，显示扩展到几百个适配器时，吞吐量和延迟变化不大。根据结果，S-LoRA可服务2000个适配器，保持较高吞吐量。总结：通过微调与部署范式，实现高效同源底座模型LoRA适配器服务。新方法通过创新批处理、内存管理和模型并行，达到预期目标。
S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
〖壹〗、 S-LoRA旨在为大量LoRA适配程序提供可扩展服务，通过将所有适配程序存储在主内存中，并将当前运行查询所使用的适配程序取到GPU内存中，实现这一目标。此外，S-LoRA提出了「统一分页」（Unified Paging）技术，使用统一内存池来管理不同等级的动态适配器权重和不同序列长度的KV缓存张量。
〖贰〗、 LoRA简介：PEFT技术，原始模型增加一个适配器部分，参数量远小于原始权重。SFT过程中，仅更新适配器，计算量和显存需求显著降低。然而，LoRA模型效果通常不如原始模型。S-LoRA设计：解决单机部署数千同源LoRA适配器问题，采用分离基模型权重和适配器部署方式。
〖叁〗、 在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。微调数据：数据质量在微调过程中至关重要。使用高质量的指令回答对数据集，如timdettmers/openassistantguanaco，进行微调。
〖肆〗、 例如，对于一个65B参数量的模型，传统微调方式可能导致GPU显存消耗高达800GB，而采用PEFT技术，如在单张16GB的T4卡上对LLama 2的7B模型进行微调，便能显著减少资源消耗。Lora是PEFT技术的一种实现方式，由EJ Hu等人于2021年在《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》中提出。
〖伍〗、 大模型训练的明智之选 当模型升级至SD5Dreambooth时，A5000表现出色，特别是在大模型训练时，Kohyas GUI配合150张图片的训练集，A5000的性能最为卓越。预算充足时，A5000无疑是首选；预算有限，A4000依然能胜任Lora训练。
物联网都是包括哪些内容与技术
网络通信技术： 无线通信技术：如WiFi、蓝牙、Zigbee、LoRa、NBIoT、LTEM、5G，为物联网设备提供无线数据传输。 有线通信技术：如以太网、串口通信等，在某些固定或工业环境中作为物联网设备的连接方式。 蜂窝通信技术：如2G/3G/4G/5G，用于远距离、高速率的移动设备通信。
网络技术：实现物品与互联网之间的连接。电子技术：用于构建物联网设备中的电子元件和电路。射频技术：如射频识别，用于无线识别和跟踪物品。感应技术：包括红外感应器、气体感应器等，用于检测和测量环境变化。无线技术：如WiFi、蓝牙等，提供无线连接和通信能力。
物联网技术：包括传感器技术、嵌入式系统、智能家居等方面的技术，大数据技术：包括数据采集、数据存储、数据分析等方面的技术，虚拟现实技术：包括虚拟现实设备、虚拟现实应用等方面的技术。
物联网关键技术包括传感器技术、RFID标签及嵌入式系统技术。传感器技术是计算机应用中的关键技术，它将模拟信号转换为数字信号，使计算机能够处理。RFID标签作为传感器技术的一种，它结合了无线射频技术和嵌入式技术，广泛应用于自动识别和物品物流管理。
物联网系统的核心组成部分包括射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器以及气体感应器等。这些设备通过约定的协议，将任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，从而实现智能化管理。
物联网作为新一代信息技术的重要组成部分，标志着“信息化”时代的重要发展阶段。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
高效微调：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。这种方法有效减少了参数量，同时保持了模型的灵活性和适应性。实践效果优越：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。
LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
LoRa是一种高效的微调技术，适用于在大型预训练语言模型上进行参数微调。以下是关于LoRa高效参数微调的详细解技术原理：LoRa通过在大型预训练语言模型的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量。它将权重矩阵W分解为W0 + BA的形式，其中W0保持不变，A和B成为可训练参数，从而降低了计算和内存需求。
LlaMa2 + QLoRA微调案例的要点如下：微调背景：大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。
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