今天给各位分享lora适配器的原理的知识，其中也会对适配器使用步骤进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
LoRA 基于低秩分解理论，假设微调过程中的权重更新矩阵同样具有较低的本征秩。通过分解原始权重矩阵 W 为 W = UΣV^T，其中 U 和 V 是矩阵的左和右奇异向量，Σ 是对角矩阵，表示本征值。这样，LoRA 通过学习 A 和 B 的参数矩阵，间接优化了神经网络中特定层的参数。
LoRA相比全参数微调（Full-tune）更省显存的原因在于，全参数微调需要加载主干模型到内存中，这部分显存无法省掉，且全参数微调的梯度计算需要计算主干模型的梯度，这部分显存也必须保留。而LoRA的梯度依赖于主干模型的梯度，但不需要存储主干模型的优化器状态。
S-LoRA:一个GPU运行数千大模型成为可能
〖壹〗、 S-LoRA旨在为大量LoRA适配程序提供可扩展服务，通过将所有适配程序存储在主内存中，并将当前运行查询所使用的适配程序取到GPU内存中，实现这一目标。此外，S-LoRA提出了「统一分页」（Unified Paging）技术，使用统一内存池来管理不同等级的动态适配器权重和不同序列长度的KV缓存张量。
〖贰〗、 手写LoRA实现本文在PyTorch中实现LoRA，遵循原始论文，但简化代码以提高可读性。使用RoBERTa模型，通过创建新类`LoraRobertaSelfAttention`，初始化LoRA矩阵。在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。
〖叁〗、 例如，对于一个65B参数量的模型，传统微调方式可能导致GPU显存消耗高达800GB，而采用PEFT技术，如在单张16GB的T4卡上对LLama 2的7B模型进行微调，便能显著减少资源消耗。Lora是PEFT技术的一种实现方式，由EJ Hu等人于2021年在《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》中提出。
〖肆〗、 这意味着，对于拥有像NVIDIA RTX 4090这种仅配备24GB显存的消费级GPU而言，直接进行LLM的训练显然是不够的，因其内存资源远不足以容纳如此庞大的计算需求。而通过梯度低秩投影，GaLore可以在不牺牲模型性能的前提下显著降低内存消耗，使得在消费级GPU上训练大型语言模型成为可能。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 在AI技术中，微调（Fine-tuning）是一种高效的方法，尤其适用于利用预训练模型解决特定领域或任务。通常，大规模模型的训练需要大量时间和计算资源，而微调则通过在已有的预训练模型基础上，针对特定数据进行调整，使其适应新任务。
〖叁〗、 微调，即fine-tuning，是机器学习领域中的一项关键技术，特别是在预训练语言模型（LLM）中。常规训练大型模型耗费大量时间和计算资源，而微调则提供了一种更为经济高效的方法。通过在预训练模型基础上，针对特定领域或任务使用额外数据进行训练，微调可以使模型更好地适应新场景，提高其在特定任务上的性能。
〖肆〗、 微调（Fine Tune）在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用中，是一种优化模型训练效率和提升泛化能力的技术。当我们面对一个新任务，如在特定图像数据集上训练CNN时，直接从零开始训练网络可能会导致两个主要问题：一是训练周期过长，二是模型容易过度拟合有限的数据集。
〖伍〗、 LoRALoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。这种方法有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
〖陆〗、 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。
Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...
LoRA，即Low-Rank Adaptation，源自2021年论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，是一种用于大语言模型的低秩适配器，通过减少可训练参数，避免模型性能损失，实现大模型的微调。
在Stable Diffusion中，使用训练好的Lora模型生成图片，进行泛化性测试，确保模型在不同场景下都能生成高质量、符合预期的结果。优化Lora的关键在于调整参数、提高图片质量、确保标签准确、选取 合适的底模，以及持续测试和迭代模型。分享的链接提供详细的教程和资源，帮助理解Lora训练过程。
LORA模型，大小约100MB左右，用于快速训练，参数量远少于大模型，且需与基础模型版本保持一致。VAE模型作用在于提升图像色彩饱和度，减少灰蒙感，一般在大模型中已集成，无需单独下载。若大模型VAE信息损坏，生成图片时应选取 VAE。
LoRA（Low-Rank Adaptation）通过学习rank-decompostion matrices减少可训练参数数量，同时冻结原始权重，降低大型语言模型的存储需求并实现高效任务切换。LoRA在训练特定任务时优于其他自适应方法，包括适配器、前缀调整和微调。
Beautiful Realistic Asians：基于SD 5的写实大模型，以亚洲面孔为主，适合生成女孩身材偏瘦、现代街景或室内背景的图像。 epiCRealism：基于SD 5的写实大模型，以欧洲人物为主，提供简单提示词和负面提示词建议，以保持自然效果。以上模型各有特色，新手可依据个人偏好和需要选取 。
Dream booth/LoRA/Embedding/Hyper network， 这在我们后续学习Stable Diffusion过程中会经常用到， 相信大家都已经或多或少了解一点了，下面 就带大家揭开他们神秘的面纱。
LCM-LoRA推理简明教程
让我们看看如何使用LCM-LoRA对不同的任务进行推理。首先，确保已安装peft，以获得更好的LoRA支持。文本转图像 我们将使用StableDiffusionXLPipeline和调度程序：LCMScheduler，然后加载LCM-LoRA。该管道与LCM-LoRA和调度程序一起，可实现快速推理工作流程，克服扩散模型的缓慢迭代特性。
RLHF几大常用框架实践对比(trlx、deepspeedchat、colossalaichat)_百...
〖壹〗、 Trlx是近来 使用最广泛的LLM强化学习框架，代码逻辑相对清晰，但新手可能觉得有些凌乱。DeepspeedChat旨在简化100B级别模型的强化学习过程，但Lora功能不完善。ColossalAI-Chat则在代码逻辑上友好，但框架本身不够完善。在我们的实践过程中，我们采用Accelerate+deepspeed的基本框架，并使用PEFT的Lora减少显存占用。
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