from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
def load_lora_config(model):
config = LoraConfig(
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
inference_mode=False,
r=8,
lora_alpha=32,
lora_dropout=0.1,
target_modules=["query_key_value"]
)
return get_peft_model(model, config)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../ChatGLM-Tuning-master/chatglm-6b", trust_remote_code=True)
from transformers import AutoModel
import torch
model = AutoModel.from_pretrained("../ChatGLM-Tuning-master/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
from peft import PeftModel
model = PeftModel.from_pretrained(model, "../ChatGLM-Tuning-master/output").half()
这段代码主要涉及到使用PEFT(Parallel Efficient Transformers)模型进行任务处理和推理。下面逐行解释代码的功能:
-
导入必要的库和模块:
javascriptCopy code
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
该行代码导入了
LoraConfig
、get_peft_model
和TaskType
等相关功能函数。 -
定义加载PEFT模型配置的函数:
arduinoCopy code
def load_lora_config(model): config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, inference_mode=False, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, target_modules=["query_key_value"] ) return get_peft_model(model, config)
该函数接受一个
model
参数,并使用LoraConfig
类创建一个config
对象,其中指定了任务类型为TaskType.CAUSAL_LM
(因果语言模型),推理模式为False
,r
参数为8,lora_alpha
参数为32,lora_dropout
参数为0.1,target_modules
参数为["query_key_value"]
。然后使用get_peft_model
函数将model
和config
作为参数传递,返回PEFT模型。 -
导入必要的库和模块:
pythonCopy code
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("../ChatGLM-Tuning-master/chatglm-6b", trust_remote_code=True) from transformers import AutoModel import torch model = AutoModel.from_pretrained("../ChatGLM-Tuning-master/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
该部分导入了
AutoTokenizer
类和AutoModel
类等必要的库和模块,并创建了一个tokenizer
对象。扫描二维码关注公众号,回复: 15964234 查看本文章 -
加载预训练的模型:
scssCopy code
model = AutoModel.from_pretrained("../ChatGLM-Tuning-master/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()
该行代码使用
AutoModel
类从指定路径的预训练模型加载模型,并通过.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示,然后使用.cuda()
将模型移动到GPU上。 -
导入必要的库和模块:
javascriptCopy code
from peft import PeftModel
该行代码导入了
PeftModel
类。 -
加载PEFT模型:
makefileCopy code
model = PeftModel.from_pretrained(model, "../ChatGLM-Tuning-master/output").half()
该行代码使用
PeftModel
类从指定路径的输出加载PEFT模型,并通过.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示。
总结:该段代码主要完成了加载PEFT模型和相关配置的操作,包括创建LoraConfig
对象、加载预训练模型、转换模型表示为半精度浮点数,并最终返回PEFT模型。
-
代码中导入的
peft
模块是一个自定义的模块,提供了 PEFT 模型相关的功能。 -
load_lora_config
函数根据传入的model
参数创建了一个LoraConfig
对象,并设置了一些参数,如任务类型、推理模式、r
值、lora_alpha
值、lora_dropout
值和目标模块等。然后调用get_peft_model
函数,传入model
和config
,返回 PEFT 模型。 -
tokenizer
对象通过AutoTokenizer.from_pretrained
方法从指定路径的预训练模型加载预训练的分词器。 -
通过
AutoModel.from_pretrained
方法从指定路径的预训练模型加载预训练的模型,并使用.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示,然后使用.cuda()
将模型移动到 GPU 上。 -
导入了
PeftModel
类。 -
PeftModel.from_pretrained
方法用于加载 PEFT 模型,传入的参数包括之前加载的模型model
和指定路径的输出。该方法返回一个 PEFT 模型,并通过.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示。
总结:这段代码主要完成了加载 PEFT 模型和相关配置的操作,包括创建 LoraConfig
对象、加载预训练模型和分词器,转换模型表示为半精度浮点数,并最终返回 PEFT 模型。这些操作涉及到了模型配置、分词器的加载、模型的加载和转换等步骤,用于准备和配置 PEFT 模型的环境。
-
代码中的
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
导入了自定义模块peft
中的LoraConfig
、get_peft_model
和TaskType
。 -
load_lora_config
函数用于加载 LoraConfig 对象,该对象是 PEFT 模型的配置。在函数中,创建了一个LoraConfig
对象config
,并通过设置不同的参数值来配置模型。其中的参数包括:
task_type=TaskType.CAUSAL_LM
:指定任务类型为因果语言模型。inference_mode=False
:指定推理模式为非推理模式,即训练模式。r=8
:指定 PEFT 模型的 r 值为 8。lora_alpha=32
:指定 PEFT 模型的 lora_alpha 值为 32。lora_dropout=0.1
:指定 PEFT 模型的 lora_dropout 值为 0.1。target_modules=["query_key_value"]
:指定 PEFT 模型的目标模块为 "query_key_value"。
然后,调用 get_peft_model
函数,传入 model
和 config
,返回配置好的 PEFT 模型。
-
tokenizer
对象使用AutoTokenizer.from_pretrained
方法从指定路径的预训练模型加载预训练的分词器。trust_remote_code=True
表示信任远程代码。 -
from transformers import AutoModel
导入了AutoModel
类,用于加载预训练模型。 -
model
对象通过AutoModel.from_pretrained
方法从指定路径的预训练模型加载预训练的模型,并使用.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示。然后,使用.cuda()
将模型移动到 GPU 上。 -
from peft import PeftModel
导入了自定义模块peft
中的PeftModel
。 -
model
对象通过PeftModel.from_pretrained
方法从指定路径的输出加载 PEFT 模型,并使用.half()
方法将模型转换为半精度浮点数表示。
总结:该段代码的作用是加载 PEFT 模型并配置相关参数,包括创建 LoraConfig
对象、加载预训练模型和分词器,转换模型表示为半精度浮点数,并最终返回配置好的 PEFT 模型。这些操作涉及到模型配置、分词器的加载、模型的加载和转换等步骤,用于准备和配置 PEFT 模型的环境。