huggingface的lora与resume方法训练模型(以BERT为列)

前言

在huggingface中，很多情况是使用LoRA方法来训练模型。有关LoRA训练获得权重与加载，以及如何LoRA继续resume训练等问题，尚未有一个较好文章说明。因此，本文将详细说明LoRA相关内容。首先介绍了LoRA（Low-Rank Adaptation）的原理及相关内容；其次也对训练相关各种模型权重、LoRA权重、配置文件、优化器、调度器以及训练器状态和随机状态保存方法；接着给出了关于LoRA训练与恢复方法Demo与介绍，包括LoraConfig配置文件介绍和PEFT的LoRA训练；并进一步解读huggingface训练期间的LoRA权重等内容加载源码解读；最后，给出训练完后LoRA权重如何与原始模型合并Demo，以此实现模型推理。而本文是给出LoRA训练Demo与LoRA的resume的Demo及LoRA合并推理和保存内容。

提示：huggingface的lora与resume训练原理与方法！

一、LoRA训练与Resume方法Demo

1、LoraConfig配置文件介绍

在训练之前，我们有必要解读下相关Lora的config文件配置，其源码如下：