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AI动漫绘图网站体验!
〖壹〗、 PixelAI.Art PixelAI.Art是一个充满动漫绘画宝藏的平台，提供大量免费点数，用户可以自由选取 大模型和Lora模型。它还支持controlnet，允许用户控制人物姿势和调整参数。若想作品更完美，可添加负面提示词。在社区看到优秀作品时，只需点击reference按钮应用设定，再点击generate按钮即可生成类似图像。
〖贰〗、 不限次数ai绘画网站分享AI一键生成图片https：//一个完全免费的在线AI绘画网站，支持生成各种风格AI图片，并且还提供了文本案例，用文字描述想要生成的图片画面，然后选取 生成的图片、图片数量、尺寸等参数。
〖叁〗、 PixAI，专注于文本生成图像，如将照片转化为艺术风格的图片，如油画风。尽管它的主要功能是图片处理，但用户可以利用其技术进行二次创作，只需一定的信用积分即可体验。Yodayo则是一个以动漫风格图片生成为主的AI绘图平台，用户可以根据提示词选取 不同的模型和角色，展现其在特定领域的专长。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
〖贰〗、 以下是每种方法的简要概述：- LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型，减少计算负担，同时保持模型原有性能。- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。
〖叁〗、 使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
〖肆〗、 具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
〖伍〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）方法基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调，实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务。Adapter（适配器）方法在预训练模型每一层添加适配器模块，通过限制适配器参数量来实现微调，同时冻结主体模型参数，以学习特定任务的知识，简化微调过程。
LLaMA2中文微调
〖壹〗、 LLaMA2的许可证已更新，商用成为可能。LLaMA2-Chat模型同步发布。我在16G推理卡上尝试了Llama-2-7b-chat的微调，尽管扩充了中文词库，但推理效果仍然以英文为主。在LLaMA2模型发布时，官方已开源LLaMA伴侣微调程序，支持全量、Lora等多种微调方式，兼容性优于第三方程序。
〖贰〗、 从0开始微调LLama2系列 (2) ： 运行一下llama2 在完成模型参数下载之后，我们可以尝试运行模型来看看实际效果。本次系列文章将基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目进行演示。首先，我们通过GPU进行模型运行。在完成Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目的克隆后，GPU部署十分简便。
〖叁〗、 中文LLaMA2的本地化工作在模型推出后便迅速展开，社区成员们在短时间内完成了大量工作，如搭建本地部署环境、优化模型性能、提供实用工具等。多个项目不仅实现了对LLaMA2模型的汉化，而且在中文能力提升、指令微调、预训练策略等方面做出了创新尝试。
〖肆〗、 中文LLaMA2的本地化工作在模型发布后迅速展开，展现出高度的效率与创新。LLaMA2模型的强大英文基础能力，加上相对较少的中文数据和不友好的tokenizer，为中文SFT和中文continue pretraining带来了机遇，同时也对从零开始的训练带来了挑战。
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〖壹〗、 数学神器——MathTool 这是一个学习数学必备的网站，里面有从小学到大学的常用公式，需要的时候直接选取 就能使用，可以改变数学公式里的数字，函数等图像就会直接在图上显现出来，清晰易懂~支持输入，而且不用下载软件，在线就能使用，近来 可以免费使用。
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