RWKV-PEFT项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

RWKV-PEFT是一个开源项目，旨在为RWKV模型提供高效的参数微调实现。它支持多种先进的微调方法，并且可以在不同的硬件平台上运行。该项目主要用于自然语言处理任务，如文本生成、问答等。项目主要使用Python语言编写，同时也包含了一些CUDA代码以利用GPU加速。

2. 项目使用的关键技术和框架

• RWKV模型：一种基于Transformer的预训练语言模型。
• 微调技术：包括LoRA、PISSA、Bone、State Tuning等多种微调方法。
• 量化训练：支持INT8/NF4量化，可以显著减少显存使用。
• 数据加载策略：支持多种数据加载方式，如随机采样、固定长度填充等。
• DeepSpeed：一种优化训练速度和内存使用的框架。
• FLA Operator：一种基于Triton的线性注意操作符，可以在没有CUDA支持的硬件上高效运行。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖项：

• Python 3.8 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• CUDA（如果您使用NVIDIA GPU）

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库

   在命令行中执行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/JL-er/RWKV-PEFT.git
   cd RWKV-PEFT
   

2. 安装依赖项

   使用pip安装项目所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行示例脚本

   为了测试安装是否成功，可以运行一个示例脚本。例如，运行LoRA微调的示例脚本：

   sh scripts/run_lora.sh
   

   请注意，这个脚本可能需要额外的数据准备步骤，具体请参考RWKV官方教程。

以上步骤将帮助您成功安装和配置RWKV-PEFT项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，请检查项目文档或向项目维护者寻求帮助。