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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。
从搜索研究与资料角度评估PEFT
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
