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SD模型微调方法
Textual Inversion 是一种微调方法，它专注于找到一个专有的嵌入向量，使得模型在输入特定提示时能够生成与文本编码器之前未见过的实体相关的图像。例如，通过训练，模型能够输出亚瑟对应的图像，尽管文本编码器之前未见过亚瑟这个词。此方法生成的数据量很小，通常只有十几千字节，但效果直观且易于理解。
Network Rank建议设置为128，Network Alpha用于调整网络维度，LR Scheduler推荐使用恒定学习率。优化选项包括混合精度（FP16或BF16）、CPU线程数、优化方法（AdamW8bit）、Cache latent等，增强选项涉及数据增强、dropout、噪声添加等。微调SD模型时，关键在于理解参数的作用，结合实际任务需求进行实验调整。
理解基础： AI（模拟学习）中的SD模型，其关键参数包括：检查点（CKPT）：定义图的风格，大小通常2-10GB，存储在safetensors/ckpt格式文件中。 大模型（底膜）示例：如anything（动漫风）、v1-5-pruned（欧美风）等。
SDXL_Refiner：此模型可显著改善图片质量，但可能影响原始图像结构。下载链接：hf-mirror.com/stability... 工作流程下载：alipan.com/s/XCZAKGvPW..Lora：模型网站上有一些微调类模型，可优化细节、修复坏图。需注意模型的作用及使用说明，并非所有效果都好，也不适用于所有场景。
[论文尝鲜]GLoRA-泛化LoRA搞peft
〖壹〗、 泛化LoRA（GLoRA）是2023年6月在arxiv上发表的一项研究，旨在提升通用的参数微调能力。该论文提出了一种新颖的框架，显著增强低秩自适应方法，适用于迁移学习、少样本学习和领域泛化任务。GLoRA的核心在于为权重和激活增加维度以适应新任务。
〖贰〗、 PEFT技术包括适配器（Adapters）、LoRA（低秩适应）等策略，旨在减少可训练参数数量，提高微调效率。适配器通过在现有架构上添加额外层并仅微调这些层来实现这一目标。LoRA策略则通过修改权重训练和更新方式，利用预训练模型的权重表示的低秩特性，实现微调的高效化。
〖叁〗、 总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
〖肆〗、 LoRA论文中使用alpha参数衡量delta矩阵，设置α=r并微调学习率即可获得近似结果。本文实现中忽略了这一细节，但它是许多LoRA库（如hugging Face的PEFT）的常见特性。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。
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。
(4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
参数效率：引入LoRA技术后，新权重矩阵的大小显著减小，仅需存储少量参数，这不仅减少了计算和存储成本，还使得模型更加轻量化，易于部署。实践效果：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。
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。初始化B和A矩阵时，确保B矩阵初始为全零，A矩阵为非全零，以避免梯度为0，无法进行训练。最后，我们讨论了为什么高效微调技术能加快训练速度。
大模型微调新技术-MoRA
在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
红魔9 Pro系列在设计、性能释放和AI大模型技术应用上都展现了独特之处，为游戏体验带来了显著提升。作为一部游戏手机，红魔9 Pro在机身设计和功能配置上进行了极致优化，旨在为用户带来超越同类竞品的体验。
MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
mora英音： [m：r] 美音： [m：r]，名词：猜拳。复数： morae，moras。
作为专属豪华电动越野技术解决方案，M TECH猛士智能越野架构包含MORA猛士滑板越野平台、MEGA POWER猛士动力、M ATS猛士越野全地形智能解决方案三大硬核技术集群，综合实力过硬。 比亚迪方程豹首款战略车型——豹5，在车展上开启盲订，费用 区间为30万～40万元。
G双频Wi-Fi并发。外观尺寸与重量：厚度9mm，重量229g（可能因版本不同而有所差异）。系统：全新的REDMAGICOS5，首搭红魔魔方AI大模型，带来超50项生活AI应用更新，X引力平台迎来升级，新增创新空间引力模式；红魔姬MORA升级为智慧体形态，新增系统级的AI语音交互，陪玩场景识别准确率提升30%。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
〖壹〗、 通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
〖贰〗、 实践效果：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。通过在单个GPU上进行训练，LoRA能够实现高效微调，显著降低资源需求。LoRA与LLaMA：以Meta提出的LLaMA模型为例，LoRA技术可以有效应用于LLaMA，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。
〖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〗、 LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
什么是修理级别分析
〖壹〗、 修理级别分析（Level Of Repair Analysis，简称LORA）是装备保障性分析的重要组成部分，是装备维修规划的重要工具之一，其目的是为装备的修理确定可行的、效费比最佳的修理级别或做出报废决策，并使之影响设计。
〖贰〗、 修理级别的概念是关于装备维护的组织结构，它涉及到不同层次的维修机构。一般来说，这些机构分为三个等级：首先，基层级（O）主要由装备操作人员和所属分队的保障人员构成，负责进行简单的、短时间内能完成的维修任务。他们配备的设备有限，人员能力也相对基础。其次，中继级（I）在能力上比基层级更进一步。
〖叁〗、 汽车维修技术涵盖多个方面，不仅包括发动机和底盘的维护与修理，还涉及到电气系统及故障诊断。中级维修工的技能鉴定主要分为两个部分，即机械维修与电气维修。在机械维修方面，中级工需要掌握发动机部件的检修技巧。
〖肆〗、 修理工是一个技术性职业，其社会地位和财富水平因所从事的具体修理工作而异。以下是对修理工的详细分析：社会地位：相对性：修理工的社会地位在一定程度上是相对的，取决于所从事的修理领域。例如，修理高端汽车的修理工通常拥有较高的社会地位，因为这类工作技术含量高，且收入可观。
〖伍〗、 汽车维修企业都是分级别的：一类汽车维修企业：从事汽车大修和总成修理生产的企业。此类企业亦可从事汽车维护、汽车小修和汽车专项修理生产。二类汽车维修企业：从事汽车一级、二级维护和汽车小修。
〖陆〗、 从事汽车一级，二级维护和汽车小修生产的企业。汽车维护是指为维持汽车完好技术状况或工作能力而进行的作业。汽车小修是指用更换或修理个别零件的方法，保证或恢复汽车工作能力的运行性修理 三类汽车修理企业。指专门从事汽车专项修理（或维护）生产的企业和个体户，专项修理（或维护）。
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