【开源实习】adalora微调模块开发

【任务分值】30分
【背景描述】当前MindNLP已支持对标peft的基本流程，需要补全各类微调算法模块
【需求描述】基于MindNLP套件的peft模块，实现微调模块开发
【参考资料】https://github.com/huggingface/peft
【验收标准】HF全量UT通过+演示Demo
【任务技术要求】MindSpore Huggingface Transformers使用
Huggingface peft使用
【PR提交地址】mindspore-lab/mindnlp: Easy-to-use and high-performance NLP and LLM framework based on MindSpore, compatible with models and datasets of 🤗Huggingface. (github.com)
【期望完成时间】6.30
【导师及邮箱】吕老师 lvyufeng1@huawei.com

PS：领取任务同学可加入MindNLP研发QQ群：721548151
本issue为面向高校学生的“MindSpore开源实习”项目的任务，非参加该项目的人员勿领。

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@杨宇澄

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如果您刚刚接触MindSpore，或许您可以在教程找到答案
如果您是资深Pytorch用户，您或许需要：

如果您遇到动态图问题，可以设置set_context(pynative_synchronize=True)查看报错栈协助定位
模型精度调优问题可参考官网调优指南
如果您反馈的是框架BUG，请确认您在ISSUE中提供了MindSpore版本、使用的后端类型（CPU、GPU、Ascend）、环境、训练的代码官方链接以及可以复现报错的代码的启动方式等必要的定位信息
如果您已经定位出问题根因，欢迎提交PR参与MindSpore开源社区，我们会尽快review

/intern-assign

@李永康 , 感谢您认领此任务, 请及时跟导师沟通, 导师审核通过后才能承担此任务, 否则任务无效.

/intern-approve

@李永康 , 恭喜您已成功领取该任务, 请及时处理任务. 认领任务>导师审核认领资格>处理任务>提交任务>导师审核>pr合入>获得积分.

/intern-completed

@李永康 , 请关注您提交的pr审核进度, 跟进相关负责人审核, pr合入后可获得积分. 注: 提交pr时, 请务必在pr描述里添加此issue编号(#issue编号), 谢谢!

/intern-done

@李永康 , 恭喜您提交的任务成果已通过导师审核, 已获得 30 积分, 谢谢您的参与.

MindSpore / community

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