加载多个LoRA并随时切换参考MultiAdaptersupport要求peft>=0.3.0用法说明在加载第一个适配器时，可以通过PeftModel.from_pretrained方法并指定adapter_name参数来给它命名。否则，将使用默认的适配器名称default。要加载另一个适配器，请使用PeftModel的load_adapter()方法，例如：model.load_adapter(peft_model_path,adapter_name)要切换适配器，请使用PeftModel的set_adapter()方法，例如：model.set_adapter(adapter_name)要
欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:EfficientandEffectiveTextEncodingforChineseLlamaandAlpacaPDF:https://arxiv.org/pdf/2304.08177v1.pdfCode:https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca导读大型语言模型LLM，如ChatGPT和GPT-4，已经彻底改变了自然语言处理研究。然而，LLMs的昂贵训练和部署对于透明和开放的学术研究提出了挑战。为了解决这些问题，该项目开源了中文LLaMA和Alpaca大语言模型，并强调指令微调。通过增加20K
斯坦福的Alpaca模型基于LLaMA-7B和指令微调，仅使用约5万条训练数据，就能达到类似GPT-3.5的效果。斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现mp.weixin.qq.com/s/U6ioEygg5mlVpAIb2L3cZw正在上传…重新上传取消Alpaca的训练流程很简单，只有两个步骤：将175个人工设计的指令任务作为种子，使用text-davinci-003随机生成指令，最终生成了52,000条指令数据。例如：{"instruction":"Rewritethefollowingsentenceinthethirdperson","input":"Iam
环境：Xeon E5-2680v416C40GRAMWinServer2019StandardEditionPython3.10依赖库:accelerate==0.18.0anyio==3.5.0argon2-cffi==21.3.0argon2-cffi-bindings==21.2.0asttokens==2.0.5attrs==22.1.0Babel==2.11.0backcall==0.2.0beautifulsoup4==4.12.2bleach==4.1.0brotlipy==0.7.0certifi==2022.12.7cffi==1.15.1chardet==5.1.0char
1、使用diffusers-0.14.0,stabel-diffusion模型v-1.5版本下载diffusers-0.14.0并解压，新建文件test.py,写入以下：importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinepipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5")pipe=pipe.to("cuda")prompt="aphotoofanastronautridingahorseonmars"image=pipe(prompt).images
目录小人书·连环画使用说明：Instructionsforv1.5:Instructionsforv1.0: 下载地址模型演示（多图预警）NightSkyYOZORAModel模型+Lora模型xiaorenshu pastel-mix模型+pastel-waifu-diffusion.vae模型+Lora模型xiaorenshu小人书·连环画和沁彩一样，本模型也会不断完善，请期待后续各种风格的版本！Like Colorwater,thismodelwillcontinuetobeimproved,solookforwardtothesubsequentversionsinvarioussty
大模型训练——PEFT与LORA介绍0.简介1.LORA原理介绍2.补充资料：低显存学习方法3.PEFT对LORA的实现0.简介朋友们好，我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇，今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA，以及相关模块PEFT。Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，是huggingface开发的一个python工具，项目地址：https://github.com/huggingface/peft其可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级fine-tune的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是：LoRA:LORA:LOW-
大模型训练——PEFT与LORA介绍0.简介1.LORA原理介绍2.补充资料：低显存学习方法3.PEFT对LORA的实现0.简介朋友们好，我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇，今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA，以及相关模块PEFT。Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，是huggingface开发的一个python工具，项目地址：https://github.com/huggingface/peft其可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级fine-tune的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是：LoRA:LORA:LOW-
在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh建立虚拟环境：condacreate-nLorapython=3.10condainitbash#添加conda环境进入
NLP之LLMs：《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详测七款个类ChatGPT大模型(GPT-2、LLaMa、Alpaca、Vicuna、MPT-Chat、CohereCommand和ChatGPT)目录《ZenoChatbotReport》的翻译与解读—CMU副教授详细测评七款个类ChatGPT大模型Overview概览Setup设置ModelSettings模型设置EvaluationMetrics评估指标FurtherAnalysis进一步分析Results结果Howwelldomodelsperformoverall?模型整体表现如何？Accuracyby
