大模型微调框架汇总

汇总如下：

• 轻量级微调（适合个人或小团队，资源有限）：
  • LoRA（适用于小规模任务，如对话模型、文本分类）
  • QLoRA（适用于 4-bit 量化后的大模型，如 LLaMA 65B）
  • AdapterHub（适用于 NLP 任务，如翻译、摘要等）
  • Alpaca-LoRA（适用于 Instruction Tuning，如对话模型）
• 企业级大规模训练（适合多 GPU/TPU 服务器）：
  • DeepSpeed（超大模型，如 100B+ 级别）
  • FSDP（适用于分布式训练）
  • Triton（适用于自定义优化计算）
• 通用高效微调（适合中等资源，平衡效果与成本）：
  • PEFT（支持多种 PEFT 方法，如 LoRA、Prefix Tuning）
  • DeepSpeed + LoRA（兼顾高效训练和低资源消耗）

1. LoRA（Low-Rank Adaptation）

• 简介：LoRA 是一种参数高效微调方法，仅调整部分低秩矩阵，减少计算和存储成本，同时保持性能。

• 官网：https://huggingface.co/blog/peft

• 适用场景：适用于资源受限的设备（如消费级 GPU）和大规模模型的个性化微调。

• 微调成本：低，通常仅需几 GB 显存即可微调大模型。

2. QLoRA（Quantized LoRA）

• 简介：QLoRA 在 LoRA 基础上引入 4-bit 量化，进一步减少显存需求。

• 官网：https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes

• 适用场景：极低资源环境，如消费级 GPU（如 RTX 3090/4090）。

• 微调成本：极低，支持 4-bit 量化，能在单卡上微调 65B 级别模型。

3. PEFT（Parameter Efficient Fine-Tuning）

• 简介：Hugging Face 的 PEFT 库，集成了 LoRA、Prefix Tuning、Adapters 等参数高效微调方法。

• 官网：https://github.com/huggingface/peft

• 适用场景：适用于各种大模型的高效微调，如 LLaMA、Falcon、T5 等。

• 微调成本：低，节省计算资源，通常减少 50-90% 训练参数。

4. DeepSpeed

• 简介：由微软开发的高效训练库，支持 Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)、LoRA、混合精度训练等优化技术。

• 官网：https://www.deepspeed.ai/

• 适用场景：适用于超大规模模型（如 100B+ 级别）和分布式训练环境。

• 微调成本：中等到高，需多 GPU 甚至 TPU 进行训练。

5. FSDP（Fully Sharded Data Parallel）

• 简介：PyTorch 官方的分布式训练方案，将模型参数、梯度等拆分到多个设备上，减少内存占用。

• 官网：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/FSDP_tutorial.html

• 适用场景：适用于超大模型的分布式训练和微调。

• 微调成本：高，需要多机多卡。

6. AdapterHub

• 简介：一种模块化的 Adapter 训练框架，可以在预训练模型上加载额外的适配层。

• 官网：https://adapterhub.ml/

• 适用场景：适用于 NLP 任务的高效微调，如文本分类、翻译等。

• 微调成本：低，仅需调整部分参数。

7. Alpaca-LoRA

• 简介：基于 LoRA 和 Stanford Alpaca 方案的轻量级微调工具，适用于 Instruction Tuning。

• 官网：https://github.com/tloen/alpaca-lora

• 适用场景：适用于 ChatGPT 类对话模型的微调。

• 微调成本：低，适合个人或小团队。

8. Triton

• 简介：由 OpenAI 开发的高效 GPU 计算框架，可用于优化 Transformer 训练。

• 官网：https://triton-lang.org/

• 适用场景：适用于自定义 CUDA 核心的优化训练。

• 微调成本：中等，需要较高的工程实现能力。