LoraConfig interface

Paquet:

@azure/ai-projects

Métadonnées spécifiques à l’adaptateur pour les modèles LoRA. Des disques servent la configuration moteur au moment du déploiement.

Propriétés

alpha	Facteur d’échelle LoRA (α). Entier positif ; typiquement 2× du rang.
dropout	Taux d’abandon utilisé pendant la formation. Informatifs — non utilisés pendant le temps de purge.
rank	Rang LoRA (r). Entier positif. Valeurs communes : 8, 16, 32, 64.
targetModules	Les calques de modèles modifiés par l’adaptateur (par exemple, q_proj, v_proj). Détecté automatiquement depuis adapter_config.json s’il est omis.

Détails de la propriété

alpha

Facteur d’échelle LoRA (α). Entier positif ; typiquement 2× du rang.

alpha?: number

Valeur de propriété

number

dropout

Taux d’abandon utilisé pendant la formation. Informatifs — non utilisés pendant le temps de purge.

dropout?: number

Valeur de propriété

number

rank

Rang LoRA (r). Entier positif. Valeurs communes : 8, 16, 32, 64.

rank?: number

Valeur de propriété

number

targetModules

Les calques de modèles modifiés par l’adaptateur (par exemple, q_proj, v_proj). Détecté automatiquement depuis adapter_config.json s’il est omis.

targetModules?: string[]

Valeur de propriété

string[]