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原標(biāo)題：S-LoRA：一個(gè)GPU運(yùn)行數(shù)千大模型成為可能

關(guān)鍵字：適配器,權(quán)重,張量,模型,內(nèi)存

文章來(lái)源：機(jī)器之心

內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5947字

內(nèi)容摘要：機(jī)器之心報(bào)道編輯：蛋醬一般來(lái)說(shuō)，大語(yǔ)言模型的部署都會(huì)采用「預(yù)訓(xùn)練 — 然后微調(diào)」的模式。但是，當(dāng)針對(duì)眾多任務(wù)（如個(gè)性化助手）對(duì) base 模型進(jìn)行微調(diào)時(shí)，訓(xùn)練和服務(wù)成本會(huì)變得非常高昂。低秩適配（LowRank Adaptation，LoRA）是一種參數(shù)效率高的微調(diào)方法，通常用于將 base 模型適配到多種任務(wù)中，從而產(chǎn)生了大量從一個(gè) base 模型衍生出來(lái)的 LoRA 適配程序。這種模式為服務(wù)過(guò)程…

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作者微信：almosthuman2014

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