本篇文章给大家谈谈lora轻量化技术，以及轻量化计算对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
通义千问Qwen-72B-Chat大模型在PAI平台的微调实践
通过本文，我们将深入了解基于阿里云PAI平台的低代码微调部署实践，以通义千问-72B（Qwen-72B）为基础构建的Qwen-72B-Chat模型为例，探讨如何借助快速开始（PAI-QuickStart）组件进行高效部署和微调。
通义千问Qwen72BChat大模型在PAI平台的微调实践主要包括以下两个方面： 轻量化微调： 使用PAIDSW进行实践：开发者可以通过PAIDSW快速体验或进行轻量化微调。DSW中提供了Qwen72BChat的教程资源，只需选取 合适的计算资源和镜像即可开始。
阿里云的通义千问系列新成员Qwen-72B，作为720亿参数的大家伙，于2023年11月开源，其数据训练多元且广泛，涵盖网络文本、专业书籍和代码等。在此基础上，Qwen-72B-Chat作为AI助手，利用对齐机制进一步提升交互能力。
通义千问5大语言模型在PAIQuickStart的微调与部署实践主要包括以下几个方面：模型选取 与部署：多样化模型选取 ：Qwen5系列提供了从0.5B到72B不同规模的模型，包括Base和Chat等多个版本，满足不同计算需求。
阿里云近期发布了通义千问5(Qwen5)这一开源大语言模型系列的升级版，旨在满足不同计算需求，从0.5B到72B的规模可供选取 。Qwen5系列不仅包含Base和Chat等多个版本，还为全球开发者社区提供了前所未有的便利。
千问VL的微调可以通过使用ms-swift工具、阿里云PAI平台以及借鉴 Firefly项目等方法进行。首先，可以使用ms-swift工具对qwen5-vl进行自我认知微调和图像OCR微调。ms-swift是魔搭社区官方提供的LLM工具箱，它支持多种大模型的微调到部署。
模型轻量化方法
模型轻量化方法主要包括以下几种：剪枝：目标：移除网络中的冗余连接，降低参数量和计算量。方法：包括后剪枝和训练时剪枝。后剪枝是在模型训练后评估权重，移除小权重连接，并微调恢复性能；训练时剪枝则实时调整，使权值矩阵变稀疏。量化：目标：通过将32位浮点权重量化为低精度，减少存储空间。方法：包括伪量化和定点化。
模型轻量化方法主要包括以下几种：剪枝：简介：简化网络结构，移除冗余连接。分类：后剪枝和训练时剪枝。调整：通过微调调整剪枝后的性能，以达到性能与大小的最佳平衡。量化：简介：通过降低权重表示精度，减少存储空间和计算需求。策略：伪量化和定点化。
多尺度采样训练：采用多尺度采样训练技术可以提高网络的泛化能力，减少训练和验证之间的差距，从而提升模型的性能。整合编码器和解码器层：了解如何整合编码器和解码器层，构建完整的轻量化Transformer模型，是训练过程中的重要环节。
其他技术：如正则化、激活函数选取 、特征金字塔结构等，以及1x1卷积核、全局平均池化等，都是轻量化模型的有效手段。Yolov5通过综合运用这些方法，实现了模型在不同场景下的高效部署，提升了性能和运行效率。
适当降低贴图质量，肉眼几乎分辨不出来，但需要注意保持模型的整体视觉效果。文件压缩：文件压缩是无损压缩，可以进一步减小文件大小。但需要注意的是，如果用CC Viewer进行OSGB数据的浏览，则不能勾选文件压缩，否则会导致浏览失败。如果使用国产平台，则通常支持该压缩功能。
模型轻量化的方法 移除不必要的细节：模型中可能存在一些对于渲染或使用并不重要的细节，通过移除这些不必要的细节，可以大大减小模型的大小。优化模型结构：对模型的拓扑结构进行优化，如将多边形替换为三角形，删除重复的顶点等，可以大幅度减小文件大小。
【轨物方案】荒漠电站的“清洁卫士”—揭秘光伏机器人智能物联黑科技...
可扩展性：开放API支持与光伏监控系统、ERP等平台对接，助力电站数字化升级，为电站的智能化管理和运维提供了更广阔的空间和可能。综上所述，智能光伏清洁机器人系统以其高可靠、高实时、高安全的系统设计核心，以及端-边-云协同的智能化运维架构，成功破解了荒漠电站的清洁难题，为电站的智能化管理和运维提供了强有力的支持。
【基本概念】SFT和Lora
LoRA，即低秩适应，是一种专门设计用于大型预训练语言模型的轻量化微调方法。其核心思想是减少训练参数的数量，而不是直接更新整个模型的权重。LoRA通过在每个线性层（如Transformer中的自注意力和前馈神经网络）引入额外的低秩矩阵来实现参数高效的微调。这种方法在内存和计算资源有限的情况下尤为有效。
LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
LoRA LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识，同时不影响到base模型的参数。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
此外，在SFT的训练过程中，还需要遵循一些重要的原则。其中，全参数微调（Full Parameter Fine-Tuning）通常被认为是最有效的方法之一。它允许模型在训练过程中调整其所有参数，从而更好地适应新的任务指令。
QLoRA：可能结合了低秩调整与量化技术，以实现高效且资源友好的微调。冻结（Freeze）监督微调 定义：部分或全部预训练模型的权重被冻结，仅对模型的部分层或新增的附加组件进行训练。适用场景：防止预训练知识被过度覆盖，同时允许模型学习针对新任务的特定决策边界。
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。
因此，LoRA微调的参数量相对较少，但能够通过低秩分解逼近全量微调的效果。全量微调：全量微调则是对模型的所有权重参数进行更新。在反向传播过程中，根据损失函数的梯度更新每个权重参数，以最小化损失函数。这种方法能够捕捉到模型参数之间的复杂关系，但通常需要大量的计算资源和存储空间。
资源不充足：在资源不充足的情况下，Lora是更好的选取 。Lora通过调整模型中的一部分参数来实现微调，从而减少了计算资源和显存的需求。此外，Lora还具有较好的泛化性能和稳健的适应性，能够在一定程度上防止过拟合。
模型适配能力不足：LoRA通过引入低秩矩阵来调整预训练模型的权重，这种方式可能限制了模型对下游任务的适应能力。低秩矩阵的表达能力有限，难以捕捉任务特定的复杂特征变化。此外，适配层的位置设置不当，如只插入部分Transformer层中，也会影响微调效果。
lora轻量化技术的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于轻量化计算、lora轻量化技术的信息别忘了在本站进行查找喔。
