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m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
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。
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。
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。
张量并行策略为批量LoRA推断设计，支持大型Transformer模型的多GPU推断。评估结果表明，S-LoRA在单个或多个GPU上为数千个LoRA适配器提供服务，开销很小。
大模型微调(finetune)方法总结
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。
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。 Adapter方法： 核心思想：在预训练模型的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。
下面 ，我们对比其他微调方法。Adapter方法通过引入较小的神经网络模块，减少参数量，仅在微调时训练Adapter Layer相关参数和特定层。P-Tuning方法在Embedding层进行改造，微调时只训练Embedding层。LST方法在原模型推理路径旁加新分支，固定原始参数，结合新分支结果输出。
微调步骤通常包括以下几个关键点：选取 一个在大规模数据集上预先训练的CNN模型。将该模型应用于新任务的数据集上。调整网络的最后几层（即全连接层），以学习适用于新任务的特定分类特征。使用新数据集进行迭代训练，直到模型性能达到预期。
花式Finetune方法主要包括以下四种类型：使用Pretrain模型做约束：应用场景：当目标任务数据有限或面临知识遗忘时。方法描述：在Finetune阶段加入Pretrain模型的参数约束，以防止过拟合和遗忘有价值的知识。例如，DELTA方法通过控制feature map而非模型参数的迁移强度来实现这一点。
在讨论LLM大模型的微调（fine-tune）与过拟合的问题时，应首先考虑数据集的规模与质量。对于数据集规模较小的情况，直接进行微调可能不仅无法提升性能，反而可能导致过拟合，即模型过于精确地适应训练数据，而对未见过的数据表现出较差的泛化能力。此时，使用传统的模型构建方法，往往能取得更佳的效果。
LoRA模型的训练与应用
〖壹〗、 LoRA模型的训练与应用如下：训练： NLP领域：LoRA通过在预训练模型基础上增加少量可训练的网络层来实现参数高效的微调。其核心在于利用低秩矩阵A和B进行降维和升维操作，仅调整这些新增参数，优化模型在特定任务上的性能。具体实现可通过Huggingface库中的LoraLayer和线性类。
〖贰〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖叁〗、 用途：LoRa主要用于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，实现快速准确调用。这种方式能节省训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，并提供模型的可迁移性。训练： 搭建环境：首先，需要搭建训练环境，下载所需的脚本，并确保已安装Python。将LoRa训练包解压到指定路径，方便后续使用。
〖肆〗、 模型训练 进入训练界面：打开触手AI无线端，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，进入【模型训练】界面。上传图片：上传至少8张图片进行训练，图片数量建议在8至100张之间。注意，人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致；场景图片需保持内容一致。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
LLM：Baichuan2在消费级显卡上的试用表现出良好的性能与可行性。具体表现如下：4bits量化技术效果显著：在消费级显存6GB的环境下，通过4bits量化技术运行Baichuan2模型，效果相当不错。4bits量化技术有效降低了内存占用，提高了运行效率。
QLoRA通过4位量化技术，将LLM的内存需求显著降低，同时借助低秩适配器（LoRA）进行微调，保持了模型的精度和速度。其创新之处在于，即使在单个48GB GPU上，也能处理650亿参数的模型，并实现16位微调任务的性能。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖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〗、 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。
〖陆〗、 另一方面，fine-tune则是一种对大模型进行重新小规模训练的过程。这里的“重新”，意味着模型可能已经经过了初步的训练，fine-tune是对已有模型进行调整，以适应新的任务或数据集。
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〗、 要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。
〖肆〗、 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。
〖伍〗、 ComfyUI因其灵活性和高效性，深受AI绘画爱好者的喜爱，但对于初学者，理解节点和数组的操作可能会有些挑战。本文旨在帮助新手快速上手，讲解如何利用ComfyUI的“忽略节点”和“忽略分组”功能。在实际操作中，有时我们需要临时去掉工作流中的某些节点或分组，如LoRA模型或ControlNet，手动调整会很繁琐。
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