本篇文章给大家谈谈lora微调官网，以及微调是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
Llama3微调教程:超简单,人人都可以打造属于自己的GPT!
微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。通过简单的Llama 3微调案例，我们可以亲身体验大模型微调的全过程。对于非专业人士而言，这是一次免费体验算法工程师工作方式的机会；对于有志于AI领域的人，这无疑是一个极佳的入门案例。
基于自己的数据微调LLama3并本地化部署的步骤如下：准备数据：数据需按照LLama3要求的特定格式进行处理。可以自生成数据集，或者从GitHub、huggingface等资源下载预处理好的数据集。也可以借助ChatGPT等工具进行数据预处理。上传数据集至huggingface：将准备好的数据集上传至huggingface平台，便于后续操作。
利用Colab免费云服务进行微调。微调Llama3，遵循官方教程调整。设置训练参数（利用lora微调，适当调整秩、学习率和训练步数）。训练模型，保存lora。使用llama.cpp合并模型，量化为4位gguf格式。安装llama.cpp，转换模型为f16 GGUF格式。将模型转换为q4_k_m格式。挂载谷歌云盘，复制模型至Google Drive。
大模型微调技术LoRA
〖壹〗、 本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
〖贰〗、 LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
〖叁〗、 大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：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。 优点：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，减少了计算和存储资源的需求。
〖肆〗、 大模型微调方法总结本文将介绍几种常见的大模型微调技术：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，它们各自针对不同的问题和场景提供解决方案。
〖伍〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
基于自己数据微调LLama3并本地化部署
基于自己的数据微调LLama3并本地化部署的步骤如下：准备数据：数据需按照LLama3要求的特定格式进行处理。可以自生成数据集，或者从GitHub、huggingface等资源下载预处理好的数据集。也可以借助ChatGPT等工具进行数据预处理。上传数据集至huggingface：将准备好的数据集上传至huggingface平台，便于后续操作。
微调Llama3，遵循官方教程调整。设置训练参数（利用lora微调，适当调整秩、学习率和训练步数）。训练模型，保存lora。使用llama.cpp合并模型，量化为4位gguf格式。安装llama.cpp，转换模型为f16 GGUF格式。将模型转换为q4_k_m格式。挂载谷歌云盘，复制模型至Google Drive。
微调（Fine-Tuning）是定制模型的关键技术，它通过在预训练的基础上使用特定领域或任务的数据集进行训练，调整模型参数以适应特定需求。例如，Llama 3原生不支持中文，但通过微调，我们可以让它支持中文。微调过程包括基于预训练模型进行少量迭代训练，调整参数以优化特定任务的性能。
微调的主要步骤如下：首先，配置开发环境，包括安装 Hugging Face 的相关库以及 Pyroch。接着，登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。然后创建和加载数据集，此步骤建议借鉴 《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微调 LLM》中的指南。
配置环境 安装Anaconda：Anaconda是一款开源Python发行版，包含Conda、Python以及大量常用库，便于管理和安装依赖。 安装Unsloth：使用pip安装unsloth框架，用于对LLama3进行微调。 下载基础模型和微调数据 下载未量化版本的LLama3模型：以获得更好的性能。
ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
〖壹〗、 ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选取 部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。
〖贰〗、 下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。
〖叁〗、 安装与初步了解 安装：从ComfyUI官方网站 获取详细的安装指南，并按照步骤进行安装。 核心概念：ComfyUI是一个基于节点的图像生成GUI，通过链接不同节点构建工作流程。每个节点执行特定任务，如加载模型、输入提示等。基础操作 界面缩放：使用鼠标滚轮或两指捏合放大和缩小界面。
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