transformers/docs/source/ko/peft.md

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# 🤗 PEFT로 어댑터 가져오기 [[load-adapters-with-peft]]

[[open-in-colab]]

[Parameter-Efficient Fine Tuning (PEFT)](https://huggingface.co/blog/peft) 방법은 사전훈련된 모델의 매개변수를 미세 조정 중 고정시키고, 그 위에 훈련할 수 있는 매우 적은 수의 매개변수(어댑터)를 추가합니다. 어댑터는 작업별 정보를 학습하도록 훈련됩니다. 이 접근 방식은 완전히 미세 조정된 모델에 필적하는 결과를 생성하면서, 메모리 효율적이고 비교적 적은 컴퓨팅 리소스를 사용합니다.

또한 PEFT로 훈련된 어댑터는 일반적으로 전체 모델보다 훨씬 작기 때문에 공유, 저장 및 가져오기가 편리합니다.

<div class="flex flex-col justify-center">
  <img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/peft/PEFT-hub-screenshot.png"/>
  <figcaption class="text-center">Hub에 저장된 OPTForCausalLM 모델의 어댑터 가중치는 최대 700MB에 달하는 모델 가중치의 전체 크기에 비해 약 6MB에 불과합니다.</figcaption>
</div>

🤗 PEFT 라이브러리에 대해 자세히 알아보려면 [문서](https://huggingface.co/docs/peft/index)를 확인하세요.

## 설정 [[setup]]

🤗 PEFT를 설치하여 시작하세요:

```bash
pip install peft
```

새로운 기능을 사용해보고 싶다면, 다음 소스에서 라이브러리를 설치하는 것이 좋습니다:

```bash
pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git
```

## 지원되는 PEFT 모델 [[supported-peft-models]]

🤗 Transformers는 기본적으로 일부 PEFT 방법을 지원하며, 로컬이나 Hub에 저장된 어댑터 가중치를 가져오고 몇 줄의 코드만으로 쉽게 실행하거나 훈련할 수 있습니다. 다음 방법을 지원합니다:

- [Low Rank Adapters](https://huggingface.co/docs/peft/conceptual_guides/lora)
- [IA3](https://huggingface.co/docs/peft/conceptual_guides/ia3)
- [AdaLoRA](https://arxiv.org/abs/2303.10512)

🤗 PEFT와 관련된 다른 방법(예: 프롬프트 훈련 또는 프롬프트 튜닝) 또는 일반적인 🤗 PEFT 라이브러리에 대해 자세히 알아보려면 [문서](https://huggingface.co/docs/peft/index)를 참조하세요.


## PEFT 어댑터 가져오기 [[load-a-peft-adapter]]

🤗 Transformers에서 PEFT 어댑터 모델을 가져오고 사용하려면 Hub 저장소나 로컬 디렉터리에 `adapter_config.json` 파일과 어댑터 가중치가 포함되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 `AutoModelFor` 클래스를 사용하여 PEFT 어댑터 모델을 가져올 수 있습니다. 예를 들어 인과 관계 언어 모델용 PEFT 어댑터 모델을 가져오려면 다음 단계를 따르십시오:

1. PEFT 모델 ID를 지정하십시오.
2. [`AutoModelForCausalLM`] 클래스에 전달하십시오.

```py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

peft_model_id = "ybelkada/opt-350m-lora"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(peft_model_id)
```

<Tip>

`AutoModelFor` 클래스나 기본 모델 클래스(예: `OPTForCausalLM` 또는 `LlamaForCausalLM`) 중 하나를 사용하여 PEFT 어댑터를 가져올 수 있습니다.

</Tip>

`load_adapter` 메소드를 호출하여 PEFT 어댑터를 가져올 수도 있습니다.

```py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "facebook/opt-350m"
peft_model_id = "ybelkada/opt-350m-lora"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
model.load_adapter(peft_model_id)
```

## 8비트 또는 4비트로 가져오기 [[load-in-8bit-or-4bit]]

`bitsandbytes` 통합은 8비트와 4비트 정밀도 데이터 유형을 지원하므로 큰 모델을 가져올 때 유용하면서 메모리도 절약합니다. 모델을 하드웨어에 효과적으로 분배하려면 [`~PreTrainedModel.from_pretrained`]에 `load_in_8bit` 또는 `load_in_4bit` 매개변수를 추가하고 `device_map="auto"`를 설정하세요:

```py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

peft_model_id = "ybelkada/opt-350m-lora"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(peft_model_id, device_map="auto", load_in_8bit=True)
```

## 새 어댑터 추가 [[add-a-new-adapter]]

새 어댑터가 현재 어댑터와 동일한 유형인 경우에 한해 기존 어댑터가 있는 모델에 새 어댑터를 추가하려면 [`~peft.PeftModel.add_adapter`]를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모델에 기존 LoRA 어댑터가 연결되어 있는 경우:

```py
from transformers import AutoModelForCausalLM, OPTForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftConfig

model_id = "facebook/opt-350m"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

lora_config = LoraConfig(
    target_modules=["q_proj", "k_proj"],
    init_lora_weights=False
)

model.add_adapter(lora_config, adapter_name="adapter_1")
```

새 어댑터를 추가하려면:

```py
# attach new adapter with same config
model.add_adapter(lora_config, adapter_name="adapter_2")
```

이제 [`~peft.PeftModel.set_adapter`]를 사용하여 어댑터를 사용할 어댑터로 설정할 수 있습니다:

```py
# use adapter_1
model.set_adapter("adapter_1")
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output_disabled[0], skip_special_tokens=True))

# use adapter_2
model.set_adapter("adapter_2")
output_enabled = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output_enabled[0], skip_special_tokens=True))
```

## 어댑터 활성화 및 비활성화 [[enable-and-disable-adapters]]

모델에 어댑터를 추가한 후 어댑터 모듈을 활성화 또는 비활성화할 수 있습니다. 어댑터 모듈을 활성화하려면:

```py
from transformers import AutoModelForCausalLM, OPTForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftConfig

model_id = "facebook/opt-350m"
adapter_model_id = "ybelkada/opt-350m-lora"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
text = "Hello"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
peft_config = PeftConfig.from_pretrained(adapter_model_id)

# to initiate with random weights
peft_config.init_lora_weights = False

model.add_adapter(peft_config)
model.enable_adapters()
output = model.generate(**inputs)
```

어댑터 모듈을 비활성화하려면:

```py
model.disable_adapters()
output = model.generate(**inputs)
```

## PEFT 어댑터 훈련 [[train-a-peft-adapter]]

PEFT 어댑터는 [`Trainer`] 클래스에서 지원되므로 특정 사용 사례에 맞게 어댑터를 훈련할 수 있습니다. 몇 줄의 코드를 추가하기만 하면 됩니다. 예를 들어 LoRA 어댑터를 훈련하려면:

<Tip>

[`Trainer`]를 사용하여 모델을 미세 조정하는 것이 익숙하지 않다면 [사전훈련된 모델을 미세 조정하기](training) 튜토리얼을 확인하세요.

</Tip>

1. 작업 유형 및 하이퍼파라미터를 지정하여 어댑터 구성을 정의합니다. 하이퍼파라미터에 대한 자세한 내용은 [`~peft.LoraConfig`]를 참조하세요.

```py
from peft import LoraConfig

peft_config = LoraConfig(
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.1,
    r=64,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
```

2. 모델에 어댑터를 추가합니다.

```py
model.add_adapter(peft_config)
```

3. 이제 모델을 [`Trainer`]에 전달할 수 있습니다!

```py
trainer = Trainer(model=model, ...)
trainer.train()
```

훈련한 어댑터를 저장하고 다시 가져오려면:

```py
model.save_pretrained(save_dir)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(save_dir)
```