本项目展示了如何在模型中使用多个 LoRA（低秩适应）模块，以实现参数高效的微调和模型适应。

• 简介
• 安装
• 使用方法
  • 加载多个 LoRA 模型
  • 训练新的 LoRA 模型
• 示例
• 许可证

LoRA（低秩适应）是一种参数高效的微调方法，通过在预训练模型的权重上添加低秩矩阵，实现对新任务的适应，而无需对整个模型进行全面微调。

本项目提供了以下内容：

• 如何加载和使用多个 LoRA 模型。
• 如何训练新的 LoRA 模型。
• 示例代码和教程。

此外，我们使用了 Hugging Face's datasets 库 来处理和加载数据集，使训练和推理更加高效。

请确保您的环境中安装了以下依赖项：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch 1.8 或更高版本
• Transformers 库
• PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库
• Datasets 库

您可以使用以下命令安装所需的 Python 包：

pip install torch transformers peft datasets

要在模型中加载多个 LoRA 模型，请参考 PeftModel_LoRAs.ipynb 和 PeftMixedModel_LoRAs.ipynb。

以下是加载多个 LoRA 模型的基本步骤：

1. 加载预训练模型：

   from transformers import AutoModelForSequenceClassification
   
   base_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('模型名称')

2. 应用多个 LoRA 模型：

   from peft import PeftModel
   
   lora_model_1 = PeftModel.from_pretrained(base_model, 'lora_model_1_path')
   lora_model_2 = PeftModel.from_pretrained(base_model, 'lora_model_2_path')
   
   # 将多个 LoRA 模型的权重合并到基础模型中
   base_model.load_state_dict(lora_model_1.state_dict(), strict=False)
   base_model.load_state_dict(lora_model_2.state_dict(), strict=False)

要训练新的 LoRA 模型，请参考 PeftMixedModel_LoRAs_Training.ipynb。

以下是训练 LoRA 模型的基本步骤：

1. 加载数据集：

   使用 datasets 库加载您的数据集：

   from datasets import load_dataset
   
   dataset = load_dataset('imdb')  # 示例数据集
   train_data = dataset['train']
   test_data = dataset['test']

2. 定义 LoRA 配置：

   from peft import LoraConfig
   
   lora_config = LoraConfig(
       r=8,
       lora_alpha=32,
       target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
       lora_dropout=0.1,
       bias='none'
   )

3. 创建 LoRA 模型：

   from peft import get_peft_model
   
   lora_model = get_peft_model(base_model, lora_config)

4. 训练 LoRA 模型：

   使用标准的 PyTorch 训练循环，结合 datasets 数据加载器，训练 lora_model，并保存训练后的模型。

有关如何使用和训练 LoRA 模型的详细示例，请参阅以下 Jupyter Notebook：

• PeftModel_LoRAs.ipynb
• PeftMixedModel_LoRAs.ipynb
• PeftMixedModel_LoRAs_Training.ipynb

本项目采用 GPL-3.0 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。