python peft的最新版本是多少

PEFT 是 Parameter-Efficient Fine-Tuning 的缩写,主要用于高效微调大模型的技术实现。为了获取 Python PEFT 库的最新版本,可以通过以下方法确认: ### 方法一:通过 PyPI 查询 PyPI(Python Package Index)是 Python 的官方第三方软件包索引网站,可以访问其官网并搜索 `peft` 软件包来查看最新的发布版本号。 具体地址为:https://pypi.org/project/peft/ 当前最新版本可通过页面上的 **Version** 字段找到[^1]。 ### 方法二:命令行查询 可以在终端运行以下命令以查询 PEFT 的最新版本: ```bash pip install peft --upgrade ``` 或者仅查询而不安装: ```bash pip search peft | grep "LATEST" ``` 此方式会返回类似于以下的结果: ``` peft (0.3.0) - Parameter-efficient fine-tuning library for large language models. ``` 其中 `(0.3.0)` 即表示当前可用的最新版本号[^2]。 ### 方法三:检查 requirements 文件 如果项目中有提供依赖文件,则可以直接查阅对应的 versions 声明部分。例如,在给定的例子中提到的要求文档里指定了特定版次的信息: ``` peft==0.2.0 ``` 这表明当时编写代码时所依据的是 v0.2.0 版本。然而需要注意的是,这个数值可能已经落后于实际发布的最高序号,因此仍需参照前述两种途径核实最前沿的状态[^3]。 另外值得注意的一点是在某些场景下即使安装了更高版本也可能因为其他兼容性原因而继续沿用旧设定;所以在升级前最好先了解清楚整个生态系统的支持情况以及是否有相应的更新指南可供遵循[^4]。 ```python import pkg_resources def get_package_version(package_name): try: version = pkg_resources.get_distribution(package_name).version return f"The installed version of '{package_name}' is {version}." except pkg_resources.DistributionNotFound: return f"'{package_name}' is not installed." print(get_package_version('peft')) ``` 以上脚本能帮助检测本地环境中已安裝之 peft 函式庫的确切版本资讯。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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python库peft安装包

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可以采用pip安装的peft安装包,包括makefile文件,此库非常有用,依赖库有torch及python,一些版本号可以自己修改,具体可查看里面的文件。该安装包用于大模型微调使用,是必不可少的依赖。

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基于PEFT的高效ChatGLM微调python源码+使用说明.zip

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【资源说明】 1.项目代码均经过功能验证ok,确保稳定可靠运行。欢迎下载食用体验! 2.主要针对各个计算机相关专业,包括计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师、企业员工。 3.项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、初期项目立项演示等用途。 4.当然也鼓励大家基于此进行二次开发。在使用过程中,如有问题或建议,请及时沟通。 5.期待你能在项目中找到乐趣和灵感,也欢迎你的分享和反馈! 【项目介绍】 基于PEFT的高效ChatGLM微调python源码+使用说明.zip `dataset`, 分词后的数据集,即在 data/ 地址下的文件夹名称 `lora_rank`, 设置 LoRA 的秩,推荐为4或8,显存够的话使用8 `per_device_train_batch_size`, 每块 GPU 上的 batch size,显存不大尽量1-2 `gradient_accumulation_steps`, 梯度累加,可以在不提升显存占用的情况下增大 batch size `save_steps`, 多少步保存一次 `save_total_limit`, 保存多少个checkpoint `learning_rate`, 学习率 `output_dir`, 模型文件保存地址

基于Python与AI的中国人民大学金融建模课程.zip

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best-of-ml-python机器学习优质开源项目合集

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【自然语言处理】基于LoRA微调的Python代码生成优化:大模型参数高效适配技术在代码质量提升中的应用研究

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内容概要:本文深入探讨了LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术在提升AI生成高质量Python代码能力方面的应用。文章从大模型生成代码面临的挑战入手,系统介绍了LoRA的技术原理,包括低秩分解、适配器机制及其在Transformer架构中的实现方式。随后详细说明了搭建Python开发环境、数据收集与预处理的准备工作,并通过实战代码演示了如何使用Hugging Face的PEFT库对LLaMA等大模型进行LoRA微调。同时,文章还提供了提高训练效率的梯度累积与混合精度训练方法,以及应对过拟合的策略。最后通过实际案例对比微调前后代码生成质量,验证了LoRA在功能正确性、代码结构、BLEU/ROUGE得分和静态分析评分等方面的显著提升效果。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习基础知识,熟悉Transformer架构,从事AI代码生成、自然语言处理或大模型微调相关工作的研发人员、算法工程师及研究人员;适合希望提升AI编程辅助工具性能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握LoRA微调的核心原理与实现机制,理解其在大模型高效微调中的优势;② 学会在Python环境中配置LoRA参数并完成模型微调全流程;③ 提升AI生成Python代码的准确性、规范性和功能性,应用于智能编程助手、自动化代码生成、代码补全工具等场景;④ 通过评估指标科学衡量微调效果,优化模型性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的代码示例动手实践,搭建本地环境进行复现;重点关注LoRA参数配置与训练技巧部分,根据自身任务调整r、alpha、dropout等超参数;同时建议配合使用真实项目代码数据集进行微调实验,以获得更贴近实际应用的效果。

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自然语言处理_基于PyTorch的PEFT微调框架与多模型集成_支持Baichuan2_Chinese-LLaMA-Alpaca-2_Qwen_Qwen2等大语言模型的指令微调_知.zip

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中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 64K超长上下文模型

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中文LLaMA-2 & Alpaca-2大模型二期项目 + 64K超长上下文模型 (Chinese LLaMA-2 & Alpaca-2 LLMs with 64K long context models) 本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发,是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目,中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表,使用了大规模中文数据进行增量预训练,进一步提升了中文基础语义和指令理解能力,相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttention-2训练。标准版模型支持4K上下文长度,长上下文版模型支持16K、64k上下文长度。RLHF系列模型为标准版模型基础上进行人类偏好对齐精调,相比标准版模型在正确价值观体现方面获得了显著性能提升。

人工智能-ChatGLM-基于 PEFT 的高效 ChatGLM 微调

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要求 Python 3.8+ 和 PyTorch 1.13.1+ Transformers、Datasets、Accelerate、PEFT 和 TRL Fire、protobuf、cpm-kernels 和 sentencepiece Jieba、Rouge-Chinese 和 NLTK(在评估中使用) gradio 和 matplotlib(用于 train_web.py) Uvicorn、FastAPI 和 SSE-Starlette(用于 api_demo.py) 还有强大的 GPU!

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学生成绩管理系统C++课程设计与实践

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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Java邮件解析任务中,如何安全高效地提取HTML邮件内容并避免硬编码、资源泄漏和类型转换异常?

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新手别慌!用BingPi-M2开发板带你5分钟搞懂Tina Linux SDK目录结构

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告别遮挡!UniApp中WebView与原生导航栏的和谐共处方案(附完整可运行代码)

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OSPF是怎么在企业网里自动找最优路径并分区域管理的?

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UML建模课程设计:图书馆管理系统论文

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