介绍：

语言模型彻底改变了自然语言处理任务，使计算机能够生成连贯的文本、回答问题，甚至进行对话。像 GPT-3.5 这样的预训练模型已经取得了显着的成果，但研究人员和开发人员正在不断突破这些模型的极限。在这篇博文中，我们将深入探讨最新的 Meta 模型 LLMA 2（Meta 于 2023 年 7 月 18 日发布），这是一个功能强大的语言模型，与 PEFT（参数效率微调）框架的集成。这种集成允许使用高级训练技术，例如 k 位量化、低秩近似和梯度检查点，从而产生更高效且资源友好的模型。

我们将逐步浏览代码，提供详细的解释和注释，以帮助您理解该过程。读完本博文后，您将清楚地了解如何利用 LLama 和 PEFT 来训练语言模型，从而减少内存占用并提高训练效率。

以下是我们将要介绍的内容的概述：

设置环境：

· 安装必要的库和依赖项，包括 Transformers、accelerate、peft 和 bitsandbytes。

· 安装我们的任务所需的特定版本的转换器和句子。

· 登录 Hugging Face 模型中心来访问和保存模型。

加载和准备模型：

· 使用 BitsAndBytesConfig 使用所需的量化设置配置模型。

· 加载预训练的 Llama 2 7B 模型和分词器。

准备 k 位训练模型：

· 启用梯度检查点以减少内存使用。

· 应用PEFT框架优化模型参数。

· 验证修改后的模型中可训练参数的数量。

加载和预处理数据集

参考文章

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