今天给各位分享lora适应器的知识，其中也会对适应器理论进行解释，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！
大模型参数高效微调技术原理综述(五)-LoRA、AdaLoRA、QLoRA
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大型预训练模型（如大型语言模型LLMs）的高效微调技术。其核心思想是通过引入少量可训练的参数来调整预训练模型的行为，而无需重新训练整个模型，从而显著降低训练所需的计算资源和时间。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 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。
ComfyUI初体验(五)-LoRA
LoRA的下载与安装 要体验LoRA在ComfyUI中的应用，首先需要下载模型权重和LoRA文件。权重文件：可以从Civitai平台下载预训练的模型权重。LoRA文件：LoRA文件需要放置在ComfyUI/models/loras目录中，可以从Civitai平台下载。
区分SD5和SDXL版本的LoRA模型，不能混用。下载LoRA模型文件，并复制触发词（如有）。在ComfyUI中使用LoRA模型 加载LoRA模型：首先加载一个SD基础模型。添加一个“LoRA加载器”的节点，并选取 LoRA模型。模型位置默认是ComfyUI/models/loras，如有更改，请确保模型放在正确的目录中。
特征标注优先级：独特点必标（如“额间红点”），共有特征少标（如“眼睛”“鼻子”）。数据集规模建议标签质量优于数量，50张精准标注的素材效果优于200张乱标素材。实测案例中，水果杨梅LoRA通过批量裁剪+WD标签器标注后，模型可准确识别果实纹理。
ComfyUI会根据用户的选取 和设置，自动融合多个LoRA模型的特征，生成出具有多种风格的图像。综上所述，ComfyUI的LoRA不仅可以使用，还支持模型融合，为用户提供了更加灵活和多样的图像生成选取 。
在ComfyUI中，通过结合Flux、LoRA模型以及面部和手指修复功能，再加上放大工作流，可以显著提升生成图像的自然度和细节丰富度。以下是对这一综合工作流的详细解析。工作流概述 本工作流在Flux和LoRA模型的基础上，增加了面部修复、手指修复以及图像放大功能。
什么是LoRA?一篇文章给你讲清楚LoRA(低秩适应)
〖壹〗、 什么是LoRA（低秩适应）？LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种模型的轻量微调方法，通过向模型的部分层添加可训练的低秩矩阵模块，实现模型在特定任务上的能力调整，同时保持原模型参数不变。通俗解释LoRA 可以被看作是一种给大模型“加外挂”的方法。
〖贰〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）是一种应用于大型语言模型的高效参数微调技术，通过添加少量可训练的低秩矩阵来快速适配新任务，同时保持原模型参数不变。核心原理低秩矩阵的引入 在数学中，矩阵的“秩”表示其行或列向量中线性独立的最大数目。低秩矩阵意味着信息可被少量核心分量近似表示。
〖叁〗、 LoRA（Low-rank Adaptation）是一种大模型轻量级微调技术，通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。这种方法显著降低了微调过程中的参数量，从而实现了低成本的训练。
〖肆〗、 AI绘画LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种用于微调稳定扩散模型的训练技术，也是基于此技术生成的模型文件。以下是关于它的详细介绍：工作原理：在保持预训练模型（如Stable Diffusion）大部分权重不变的情况下，仅在模型的每个Transformer块中引入可训练的低秩矩阵。
〖伍〗、 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。
大模型lora微调效果差
〖壹〗、 大模型LoRA微调效果差可能由以下原因造成：模型适配能力不足：LoRA通过引入低秩矩阵来调整预训练模型的权重，这种方式可能限制了模型对下游任务的适应能力。低秩矩阵的表达能力有限，难以捕捉任务特定的复杂特征变化。此外，适配层的位置设置不当，如只插入部分Transformer层中，也会影响微调效果。
〖贰〗、 提高LORA微调效果的2个新Trick 在LORA（Low-Rank Adaptation）微调技术的基础上，为了提高其效果，研究者们提出了两种新的方法：LORA+和PLORA。这两种方法分别从不同角度对LORA进行了改进，旨在提升微调的性能和效率。
〖叁〗、 LoRA微调与全量微调的根本差距在于，LoRA通过低秩分解减少了需要更新的参数量，从而提高了微调效率和降低了存储需求。然而，这也可能导致LoRA微调在某些情况下无法完全捕捉到模型参数之间的复杂关系，从而略逊于全量微调的效果。
〖肆〗、 LoRA微调收敛慢的主要原因包括初始化策略导致的梯度方向不一致、优化方向偏离、尺度不稳定性及低秩表示限制，具体如下：随机初始化的影响LoRA默认采用Kaiming初始化A矩阵、B矩阵初始化为零的策略。这种设计导致训练初期低秩适配层（BA）的梯度方向与完全微调时权重矩阵W的梯度方向存在显著偏差。
〖伍〗、 LORA作为一种有效的低资源微调方法，通过仅仅微调模型中的一小部分参数（通常是万分之一）就能达到全量参数微调的效果。然而，LORA的一个局限性在于它将可微调参数平均分布在每个权重矩阵上，忽略了不同权重参数的重要程度，因此其微调效果可能不是最优的。AdaLORA则针对这一问题进行了改进。
〖陆〗、 此外，论文中还对不同大小模型、不同数据类型在MMLU数据集上的微调效果进行了对比，使用QLoRA（NFloat4+DQ）可以和Lora(BFloat16)持平，同时，使用QLoRA（FP4）的模型效果落后于前两者一个百分点。总之，QLoRA的出现给大家带来一些新的思考，不管是微调还是部署大模型，之后都会变得更加容易。
wan2.1风格微调设置方法及步骤详解
〖壹〗、 准备微调环境：根据所选微调技术和工具，准备相应的硬件和软件环境。确保数据集的质量和数量满足微调需求。进行微调设置：在模型的某些层中插入小型适配器模块（如使用LoRA）。仅训练这些适配器，而不是整个模型，以节省资源和时间。精心策划数据集，确保数据集的多样性和代表性。
〖贰〗、 进入ComfyUI后，点击顶部菜单栏「Load Workflow」，定位至/workspace/Wan1-官方流文件夹。双击打开「文生视频_标准版.json」工作流文件，界面将加载预设节点。设置核心参数：分辨率：测试阶段选480P（生成速度更快），成品输出选720P/1080P。
〖叁〗、 下载Causvid LORA模型并放置到/ComfyUI/models/loras目录下。下载Wan2_1-VACE_module_14B_fp8_e4m3fn.safetensors模型并放置到/ComfyUI/models/diffusion_models目录。安装EasyControl，借鉴 之前的文章进行安装。转绘流程 使用EasyControl实现首帧图像的吉卜力风格转绘。
〖肆〗、 首先，将需要处理的视频导入到ComfyUI Wan1中。视频分析：接着，使用Wan1的视频分析功能对视频进行预处理。这包括识别视频中的关键帧、提取特征信息等步骤。V2V转换：根据实际需求，选取 V2V转换功能进行视频内容的转换。例如，在电商模特替换场景中，选取 相应的模特替换模型进行转换。
大模型微调实战:LoRA与QLoRA如何选取 ,显存消耗与性能对比
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。
速度优先：LoRA训练速度更快，适合快速迭代场景。模型规模：超大规模模型（650亿参数）：QLoRA的量化与适配器设计能更有效降低资源消耗。中小规模模型：LoRA的低精度优势可能被全参数微调的成本掩盖，需具体评估。
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。
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。
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