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大模型微调实战:LoRA与QLoRA如何选取 ,显存消耗与性能对比
〖壹〗、 虽然量化会引入一定的性能损失，但QLoRA在显存节省方面表现更为出色。显存消耗对比 LoRA：由于仅更新模型中的一小部分参数，LoRA在显存消耗上相对友好。这使得在显存资源有限的情况下，仍然可以进行有效的模型微调。QLoRA：通过量化技术，QLoRA进一步减少了显存消耗。相比LoRA，QLoRA可以节省约33%的显存。
〖贰〗、 综上所述，LoRA、QLoRA和DPO在大模型微调领域各有千秋。根据实际业务目标和资源限制，灵活选用或组合这些技术，能够实现更高效、更精准的大模型应用落地。
〖叁〗、 通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
〖肆〗、 综上所述，LoRA、QLoRA、DPO 和 ORPO 在降低微调计算量、显存占用、优化模型输出质量等方面各有优势，且可以相互结合使用，以取得更好的效果。
〖伍〗、 资源不充足：在资源不充足的情况下，Lora是更好的选取 。Lora通过调整模型中的一部分参数来实现微调，从而减少了计算资源和显存的需求。此外，Lora还具有较好的泛化性能和稳健的适应性，能够在一定程度上防止过拟合。
〖陆〗、 大样本（10万例）：LoRA（充分利用数据）。工具推荐LLaMA-Factory：集成LoRA、QLoRA等技术，支持可视化训练与推理，兼容主流开源模型。Hugging Face PEFT：提供Prefix-tuning和LoRA的API接口，支持快速实验。
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
通过实验发现，LoRA在只训练极少量参数的前提下，最终在性能上能和全量微调匹配，甚至在某些任务上优于全量微调。AdaLoRA背景 在NLP领域，对下游任务进行大型预训练语言模型的微调已成为一种重要做法。
AdaLORA是对LORA的一种改进，它通过基于下游任务动态分配秩rk的方法，为重要的参数模块分配更多的可微调参数，从而提高了模型的微调效果。AdaLORA的SVD形式参数更新和基于重要程度的参数分配两个模块共同协作，实现了高效且精准的微调。
LoRA的基本原理模型权重表示：在大模型中，模型权重通常被表示为一个大矩阵，例如一个1000×1000维的矩阵$W_0$。全量微调意味着要优化这个整个矩阵，使其适应下游任务的需求。然而，这涉及到数百万个参数的调整，复杂度极高。
LoRA微调原理 LoRA的工作原理受内在维度（Intrinsic Dimension）概念的启发，即预训练模型具有极小的内在维度，存在一个极低维度的参数，微调它和在全参数空间中微调能起到相同的效果。
QLoRAQLoRA进一步降低了微调需要的显存。它将模型本身用4bit加载，训练时把数值反量化到bf16后进行训练。由于LoRA可以锁定原模型参数不参与训练，只训练少量LoRA参数，因此QLoRA大大减少了训练所需的显存。LoRA+LoRA+通过为矩阵A和B引入不同的学习率，使LoRA适配器的训练更加高效。
微调大模型不再难:LoRA方法带你轻松节省训练成本!
〖壹〗、 LoRA方法之所以能够在微调大模型中脱颖而出，主要得益于其节省算力资源的特性。具体来说，LoRA方法通过冻结预训练模型的全部参数权重，只在新增的网络层进行训练，从而大大降低了训练成本。这种微调方式不仅节省了资源，而且效果并不逊色于其他不能怎么冻结参数的微调方式。
〖贰〗、 LoRA，全称Low-Rank Adaption（低秩自适应），是一种高效微调稳定扩散（Stable Diffusion，简称SD）模型的方法。在大模型或SD模型的训练中，时间和数据成本往往非常高昂。
〖叁〗、 LoRA训练能力秒画支持用户上传图像，并结合商汤自研模型或第三方模型训练定制化LoRA模型。用户只需通过简单的拖拉拽操作，即可快速完成模型微调，从而打造出个人专属的生成式AI模型，实现个性化风格的创作。工具使用 灵感广场秒画中的“灵感广场”模块为用户提供了丰富的创作灵感。
〖肆〗、 适用场景：RTX 4090拥有24G显存，这对于7B（70亿参数）及以下的小模型全量微调来说绰绰有余。同时，它还能轻松应对十几B模型的量化Lora微调以及推理工作。性价比：由于其出色的性能和适中的费用 ，RTX 4090成为了很多炼丹师的首选。
【基本概念】SFT和Lora
LoRA，即低秩适应，是一种专门设计用于大型预训练语言模型的轻量化微调方法。其核心思想是减少训练参数的数量，而不是直接更新整个模型的权重。LoRA通过在每个线性层（如Transformer中的自注意力和前馈神经网络）引入额外的低秩矩阵来实现参数高效的微调。这种方法在内存和计算资源有限的情况下尤为有效。
LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
LoRA LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识，同时不影响到base模型的参数。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
此外，在SFT的训练过程中，还需要遵循一些重要的原则。其中，全参数微调（Full Parameter Fine-Tuning）通常被认为是最有效的方法之一。它允许模型在训练过程中调整其所有参数，从而更好地适应新的任务指令。
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