🤗 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调) 是一个库，用于将大型预训练模型高效地应用于各种下游任务，而无需微调模型的所有参数，因为这会耗费巨大的成本。

参数高效微调 (PEFT) 是一种针对特定任务或数据集提高预训练大型语言模型 (LLM) 和神经网络性能的方法。

本章深入详解了高效微调算法 (PEFT)， 重点介绍了 Adapter Tuning, Prefix-Tuning, Prompt-Tuning, LoRA, BitFit 和 IA3 等经典算法， 并对比分析了不同 PEFT 算法的性能特点和适用场景。

These smaller PEFT adapters demonstrate performance comparable to a fully finetuned model. If you have many datasets, you can save a lot of storage with a PEFT model and not have to worry about …

Apr 8, 2025 · 所谓的参数效率微调 (PEFT)，旨在通过仅训练现有模型参数的一个子集或额外添加的一组新参数，来解决模型训练的效率问题。 这类方法在参数效率、内存效率、训练速度、模型最终质量 …

🤗 PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) is a library for efficiently adapting large pretrained models to various downstream applications without fine-tuning all of a model’s parameters because it is …

Dec 19, 2023 · Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) offers an effective solution by reducing the number of fine-tuning parameters and memory usage while achieving comparable performance to …

本快速入门将向您展示 PEFT 的主要功能，以及如何训练或在通常无法在消费级设备上运行的大型模型上进行推理。 ... 每种 PEFT 方法都由一个 PeftConfig 类定义，该类存储了构建 PeftModel 所需的所有 …

Mar 14, 2025 · Hugging Face 推出的 参数高效微调框架（PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning），通过仅微调1%-10%的参数量，使消费级显卡（如RTX 3090）即可完成大模型适配。

PEFT can help you save storage by avoiding full finetuning of models on each of downstream task or dataset. In many cases, you're only finetuning a very small fraction of a model's parameters and …