参数

• params (torch.tensor) — 要优化的输入参数。
• lr (float, 默认为 1e-3) — 学习率。
• bias_correction (bool, 默认为 True) — 是否对一阶矩和二阶矩应用偏差校正。
• betas (tuple(float, float), 默认为 (0.9, 0.999)) — beta 值是优化器一阶矩和二阶矩的衰减率。
• eps (float, 默认为 1e-8) — epsilon 值可防止优化器中被零除。
• weight_decay (float, 默认为 1e-2) — 优化器的权重衰减值。
• amsgrad (bool, 默认为 False) — 是否使用 Adam 的 AMSGrad 变体，该变体使用过去平方梯度的最大值。
• adam_w_mode (bool, 默认为 True) — 是否使用 AdamW 变体。
• optim_bits (int, 默认为 32) — 优化器状态的位数。
• args (object, 默认为 None) — 具有附加参数的对象。
• min_8bit_size (int, 默认为 4096) — 参数张量的最小元素数量，用于 8 位优化。
• percentile_clipping (int, 默认为 100) — 通过跟踪最近 100 个梯度范数并将梯度裁剪在特定百分位数以提高稳定性，自动调整裁剪阈值。
• block_wise (bool, 默认为 True) — 是否独立量化张量的每个块，以减少异常值影响并提高稳定性。
• max_unorm (float, 默认为 1.0) — 最大梯度范数。

参数

• params (torch.tensor) — 优化的输入参数。
• lr (float, defaults to 1e-3) — 学习率，默认为 1e-3。
• bias_correction (bool, defaults to True) — 是否对一阶矩和二阶矩应用偏差校正，默认为 True。
• betas (tuple(float, float), defaults to (0.9, 0.999)) — beta 值是优化器一阶矩和二阶矩的衰减率，默认为 (0.9, 0.999)。
• eps (float, defaults to 1e-8) — epsilon 值，用于防止优化器中除以零，默认为 1e-8。
• weight_decay (float, defaults to 1e-2) — 优化器的权重衰减值，默认为 1e-2。
• amsgrad (bool, defaults to False) — 是否使用 AMSGrad 版 Adam 变体，该变体使用过去平方梯度的最大值，默认为 False。
• adam_w_mode (bool, defaults to True) — 是否使用 AdamW 变体，默认为 True。
• args (object, defaults to None) — 带有附加参数的对象，默认为 None。
• min_8bit_size (int, defaults to 4096) — 参数张量进行 8 位优化的最小元素数量，默认为 4096。
• percentile_clipping (int, defaults to 100) — 通过跟踪最近 100 个梯度范数并按一定百分位数裁剪梯度来自动调整裁剪阈值，以提高稳定性，默认为 100。
• block_wise (bool, defaults to True) — 是否独立量化张量的每个块，以减少异常值影响并提高稳定性，默认为 True。
• max_unorm (float, defaults to 1.0) — 最大梯度范数，默认为 1.0。

参数

• params (torch.tensor) — 优化的输入参数。
• lr (float, defaults to 1e-3) — 学习率，默认为 1e-3。
• bias_correction (bool, defaults to True) — 是否对一阶矩和二阶矩应用偏差校正，默认为 True。
• betas (tuple(float, float), defaults to (0.9, 0.999)) — beta 值是优化器一阶矩和二阶矩的衰减率，默认为 (0.9, 0.999)。
• eps (float, defaults to 1e-8) — epsilon 值，用于防止优化器中除以零，默认为 1e-8。
• weight_decay (float, defaults to 1e-2) — 优化器的权重衰减值，默认为 1e-2。
• amsgrad (bool, defaults to False) — 是否使用 AMSGrad 版 Adam 变体，该变体使用过去平方梯度的最大值，默认为 False。
• adam_w_mode (bool, defaults to True) — 是否使用 AdamW 变体，默认为 True。
• args (object, defaults to None) — 带有附加参数的对象，默认为 None。
• min_8bit_size (int, defaults to 4096) — 参数张量进行 8 位优化的最小元素数量，默认为 4096。
• percentile_clipping (int, 默认值为 100) — 通过跟踪最近 100 个梯度范数并按某个百分位数裁剪梯度来自动调整裁剪阈值，以提高稳定性。
• block_wise (bool, 默认值为 True) — 是否独立量化张量的每个块，以减少异常值影响并提高稳定性。
• max_unorm (float, 默认值为 1.0) — 最大梯度范数。