PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)

一句话定位

一个用于高效微调大型预训练模型的参数高效微调库。

核心价值

• 显著降低大型语言模型训练的计算和存储成本，使在消费级硬件上训练和存储成为可能
• 只微调少量额外模型参数，同时保持与完全微调相当的性能表现
• 与Transformers、Diffusers和Accelerate库深度集成，提供更快速便捷的模型加载、训练和推理体验

功能亮点

• 支持多种PEFT方法：LoRA、IA3、Prefix Tuning、Prompt Tuning等
• 与主流深度学习库无缝集成
• 提供配置和模型管理工具
• 支持模型合并和量化功能
• 适配自定义模型和混合适配器类型

适用人群

• AI研究人员和开发者
• 需要微调大型语言模型的团队
• 资源受限的AI应用开发者
• 希望降低模型训练成本的用户

使用场景

• 在有限硬件资源下微调大型语言模型
• 快速适配预训练模型到特定下游任务
• 多任务学习场景下的参数高效微调
• 图像分类、因果语言建模、自动语音识别等任务

综合说明

PEFT是一个专门为参数高效微调设计的开源库，通过创新的微调方法显著降低了大型模型训练的门槛。它使得在普通硬件上训练和部署大型语言模型成为可能，特别适合资源受限的研究团队和个人开发者。