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LoRA的变种对比(LoRA+/DoRA/rsLoRA/adaLoRA)
LoRA+、DoRA、rsLoRA、adaLoRA作为LoRA的变种，在优化训练效果方面各有特点，具体对比如下：LoRA+核心机制：通过为适配器矩阵A和B设置不同学习率优化训练效果。传统LoRA对A和B使用相同学习率无法实现有效特征学习，LoRA+针对大宽度（嵌入维度）模型微调的次优性，以精心选取 的固定比率设置不同学习率。
AdaLoRAAdaLoRA根据LoRA适配器的重要程度，选取 不同LoRA适配器调整秩的大小（原始LoRA所有层秩都一样）。它使用LoRA矩阵的奇异值作为重要程度指标，并根据重要程度分配不同的秩。实验表明，AdaLoRA比标准的LoRA方法产生更好的结果。
年仍有大量从业者在训练LoRA（低秩适应），其作为高效微调技术的核心地位未动摇，且应用场景持续拓展LoRA的核心优势使其持续被采用 资源效率突出：LoRA仅训练模型的低秩矩阵（通常远小于全参数），可将GPU显存占用降低70%以上，训练时间缩短数倍，特别适合算力有限的个人开发者或中小企业。
AdaLoRA（ADAPTIVE BUDGET ALLOCATION FOR PARAMETEREFFICIENT FINE-TUNING）是对LoRA的一种改进，它根据重要性评分动态分配参数预算给权重矩阵。具体做法如下：调整增量矩分配：AdaLoRA将关键的增量矩阵分配高秩以捕捉更精细和任务特定的信息，而将较不重要的矩阵的秩降低，以防止过拟合并节省计算预算。
DoRA：一种在广泛使用的参数高效微调（PEFT）方法中，提出了权重量分解低秩自适应的新方法，对预训练的权重进行分解为大小和方向两个部分，以在各种下游任务上进行微调，如常识推理、视觉指令调整和图像/视频文本理解，显示在LLaMA、LLaVA和VL-BART方面优于LoRA。
DoRA在参数高效微调方法中引入了权重量分解的新思路，将预训练权重分解为大小和方向两个部分。这种方法使得模型在微调过程中能够更灵活地调整参数，从而提高模型的适应能力和性能。优势对比：与LoRA及其变体相比，DoRA在保持低推理成本的同时，显著缩小了与完全微调之间的精度差距。
揭秘vLLM:大模型推理的超级加速器
〖壹〗、 动态模型适配原生支持多 LoRA 模型共存，允许在同一基础模型之上动态加载多个 LoRA 权重。例如，在 A/B 测试场景中，用户可同时运行多个不同版本的模型，通过实时切换 LoRA 权重比较性能，无需重新加载整个模型，显著提升效率。
〖贰〗、 随着大语言模型（LLM）的快速发展与广泛应用，高性能计算硬件已成为支撑LLM训练与推理的关键基础设施。近来 市场上主要有三类处理器用于加速LLM相关任务：GPU（图形处理单元）、NPU（神经处理单元）和LPU（语言处理单元）。以下是对这三类AI芯片的架构特点、技术原理及在LLM应用中的优劣势的深入分析。
〖叁〗、 插件化开启大模型推理新范式vllm硬件插件机制通过标准接口抽象与动态注册架构，解决了异构计算生态的碎片化难题。实践表明，该机制显著缩短了硬件适配周期，使得大模型推理进入“硬件无感”时代。随着插件生态的不断完善，vllm有望成为AI加速器的统一接口层，推动国产芯片与开源软件的协同进化。
〖肆〗、 优势：用户无需依赖专用AI加速器（如GPU），即可在现有CPU基础设施上运行高性能模型，降低硬件成本。图：DeepSparse通过稀疏化技术优化CPU推理性能nm-vLLM：企业级大语言模型推理系统 功能：基于开源vLLM库构建，支持大规模LLM的灵活部署（云端、数据中心、边缘计算），提供性能调优、安全管控和生命周期管理。
〖伍〗、 Skymizer推出的设备端LLM推理的LLM加速器IP是EdgeThought。EdgeThought是Skymizer发布的一项革命性软硬件协同设计的AI ASIC IP，专为加速边缘大型语言模型（LLM）而设计。以下是关于EdgeThought的详细介绍：核心优势：EdgeThought的核心优势在于其优化的编译器技术，这是加速器的关键所在。
〖陆〗、 GPU推理：通过nm-vllm引擎实现7倍加速。量化复合增益：稀疏化与量化结合，模型在CPU上速度提升6倍，且精度无损。
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，即低秩适应，是一种针对特定应用定制机器学习模型的微调策略，尤其适合大型语言模型（LLM）的优化。本文旨在以直观的方式解释这一技术，对初学者非常友好。微调是通过在预训练模型的基础上，针对特定任务调整模型参数，以提高性能。
〖叁〗、 LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种针对大语言模型的高效微调方法。随着自然语言模型的不断增大，全量微调这些模型对硬件的要求越来越高，同时训练时间和成本也大幅增加。LoRA旨在通过减少需要训练的参数数量，来提高微调的效率和可行性。
LoRA训练模式与参数设置指南
〖壹〗、 Alpha值：通常设为0，若需强化风格可调高至0，但需同步降低学习率。关键注意事项实验与迭代 预设参数仅为起点，需通过网格搜索（Grid Search）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）逐步调整。记录每轮训练的损失值、生成样本质量，作为参数调整依据。
〖贰〗、 训练轮数（Epoch）：一组训练过程。例如，50张图像进行10次训练，则1个Epoch为500次训练。多个Epoch将重复此过程。每N个Epoch保存一次：指定每N个Epoch保存一次中间结果作为LoRA文件。网络参数设置 Network Rank（维度）：神经元数目。
〖叁〗、 参数设置：适配模型与训练目标训练模块选取 推荐使用lycoris框架中的lokr模块，其通过局部注意力机制减少标签过拟合风险，尤其适合画风训练。模型适配参数基础模型：若使用SDXL，需调整学习率（如1e-5至5e-6）和迭代次数（5000-10000步）；若为Flux等新架构，需借鉴 其官方训练指南调整参数。
〖肆〗、 DIM：训练人物LoRA时，DIM不需要太大，84或161即可。数字越大，模型体积越大。最大分辨率：最大分辨率越大，占用显存越多。修改时，使用数字，数字格式，如768，768，不要写成768*768。其他设置：如果图片未裁剪成正方形，勾选“Aspect Ratio”选项。在菜单中，调整CLIP参数，二次元选2，三次元选1。
〖伍〗、 参数说明：偏差可以是“无”、“全部”或“lora_only”。默认值：“无”作用：如果设置为“全部”或“lora_only”，则相应的偏差将在训练期间更新。这有助于模型更好地适应下游任务。 任务类型 task_type 参数说明：指定模型的任务类型。
〖陆〗、 选取 基础模型：在【模型训练】界面，选取 适合特定场景和风格的基础模型。设置训练步数：根据具体情况调整训练步数，训练步数决定模型参数更新的迭代次数。开始训练：点击【开始训练】按钮，训练过程可能需要一定时间，具体时间取决于计算资源和训练任务的数量。
腾讯开源photomaker一张图片可做lora,实现人物一致性又进一步!
〖壹〗、 腾讯Photomaker V2通过单张图片实现LoRA级人物一致性，且支持跨风格统一，其核心功能与工作流配置如下：Photomaker V2核心特性无需训练LoRA：直接通过单张借鉴 图实现人物面部一致性，支持在不同风格中保持面部特征统一。仅兼容SDXL模型：近来 仅支持在SDXL模型中运行，需搭载SDXL-Photomaker文生图工作流。
〖贰〗、 腾讯开源的 Wan1+Stand-In 是一种轻量级身份保持技术，通过单张人脸图像和提示词即可生成人物一致性视频，无需依赖传统换脸方案，效果惊艳且操作高效。以下是关键解析：技术核心优势轻量级与兼容性 Stand-In 本质是一个 LoRA 模型，可无缝集成到主体驱动、姿势控制、视频风格化等任务中。
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