工具介绍与任务方法
PEFT
通过 LoRA 等参数高效方法适配预训练模型，训练并保存适配器，再与基础模型组合进行推理。
PEFT 能做什么
通过 LoRA 等参数高效方法适配预训练模型，训练并保存适配器，再与基础模型组合进行推理。
- 模型训练与部署
如何使用 PEFT
为特定文本任务训练模型适配器
准备输入
- 兼容的基础模型和已整理的训练数据
- 微调方法、目标模块及训练环境
操作步骤
- 加载基础模型，用 LoraConfig 等配置指定微调参数。
- 用 get_peft_model 包装模型，连接训练器在自己的数据上训练。
- 保存适配器，重新加载基础模型与适配器，使用独立样例检查生成结果。
预期交付物
- 适配器文件和可组合加载的任务模型
适配器需要匹配基础模型；参数高效不等于无需算力，训练前检查数据授权、硬件需求和模型使用条件。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
