peft

PEFT 是一个用于大语言模型参数高效微调的开源库，支持 LoRA、Adapter、IA3 等主流 PEFT 方法。它通过仅训练少量新增参数（如低秩矩阵、适配器层或可学习提示），显著降低显存占用与计算开销，同时保持接近全量微调的性能。项目深度集成 Hugging Face Transformers 和 Diffusers，提供统一 API 封装、自动模块注入与分布式训练支持，适用于资源受限场景下的模型适配。典型使用场景包括：LLM 领域迁移、多任务轻量适配、边缘设备部署及科研实验中的快速方法验证。