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【9】LoRA、QLoRA、模型量化
〖壹〗、 三者对比总结LoRA：聚焦参数高效微调，通过低秩分解减少训练量，适用于资源有限但需高精度的场景。QLoRA：在LoRA基础上引入量化与分页优化，进一步降低内存需求，适合极端资源受限环境。模型量化：通用技术，通过降低权重精度提升存储和推理效率，可独立使用或与其他方法结合（如QLoRA）。
〖贰〗、 QLoRA（QLORA： Efficient Finetuning of Quantized LLMs）使用一种新颖的高精度技术将预训练模型量化为4bit，然后添加一小组可学习的低秩适配器权重，这些权重通过量化权重的反向传播梯度进行微调。QLoRA有一种低精度存储数据类型（4bit），还有一种计算数据类型（BFloat16）。
〖叁〗、 QLoRA（Quantized LoRA）原理：QLoRA在LoRA的基础上进一步结合了量化技术，以降低显存占用并提升更大模型的微调能力。它使用4-bit量化（如NF4格式）压缩原始模型参数，同时利用LoRA进行高效微调。结构：通过对模型权重进行非对称量化，保留关键数值信息同时减少存储比特数。
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。
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、QLoRA和模型量化是三种用于优化大型预训练语言模型的技术，它们在原理、优势和适用场景上各有不同。以下是具体介绍：LoRA定义：Low-Rank Adaptation，一种轻量级微调方法，通过引入低秩矩阵修改模型参数，减少计算量。
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：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。这对于显存资源非常紧张的场景来说，是一个非常有吸引力的选取 。
一文搞懂LoRaWAN协议:通信模式、设备类型、数传传输与QoS机制
〖壹〗、 综上所述，LoRaWAN凭借其长距离、低功耗、高安全性的特性，已然成为物联网广域覆盖的首选方案。通过灵活的设备类别选取 、高效的数据传输机制、严密的安全性设计和优化的QoS机制，LoRaWAN能够满足各种物联网应用场景的需求，推动物联网技术的快速发展。
〖贰〗、 方案选取 根据不同的应用需求，可以选取 不同类型的LORA数传模块方案。例如，对于简单的点对点通信需求，可以选取 基础的LORA数传模块；对于复杂的网络通信需求，可以选取 支持LoRaWAN协议的模块，实现大规模的设备组网和数据管理。
一分钟了解如何训练FLUX模型lora
〖壹〗、 将准备好的数据集图片拖入训练器的step2区域。图片自动打标：开启训练器的“魔法”功能后，点击Add AI captions with Florence-2，系统会自动为图片生成描述性标签（如物体名称、风格特征等），这一步对模型理解图片内容至关重要。参数设置与训练启动：根据训练目标填写关键参数（如学习率、迭代次数、批次大小等）。
〖贰〗、 选取 一个泛化性好的大模型作为底模，如Flux.1。将处理好的图片和对应提示词输入AI进行学习。设置训练参数：单次训练次数（repeat）：每张图片的学习次数。素材较多时可以适当增加，但过多会导致过度拟合，影响创作空间。建议二次元10~15次，人物30~60次，写实风景100以上。
〖叁〗、 使用fluxgym训练Lora模型的过程可以概括为以下三个主要步骤：输入lora信息、上传图片并添加标题（触发词）、点击训练。下面将详细介绍每个步骤以及相关的预处理和高级选项。获取训练素材训练Lora模型的第一步是获取合适的图片素材。
〖肆〗、 对于FLUX训练，倾向用自然语言长标，之后对打标进行手打校对修改，去除标注中对图片风格的全部描述。魔搭的打标集可在打标后导出到本地，方便后期拟合测试阶段工作。
〖伍〗、 Flux训练LoRA模型的显存要求因工具或模型版本不同而有所差异，最低8GB显存即可运行部分版本，但推荐16GB或以上以获得更稳定的体验。 工具差异对显存的要求不同工具对显存的适配性存在显著差异。
〖陆〗、 FluxGym是一款专为简化Flux LoRA模型训练而设计的工具，尤其适合在低显存环境（如12GB、16GB或20GB VRAM）下使用。它提供了一个用户友好的图形界面，使得即使没有深厚编程背景的用户也能轻松上手训练Flux LoRA模型。现在，FluxGym已经在趋动云『社区项目』上线，用户可以通过一键部署快速体验其强大功能。
lora训练参数带你从0到入门
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。
Epoch：即训练轮数。总训练步数是步数图片数量/bachsizeEpoch。图片较多时，可以多跑几个Epoch。学习率：一般选取 0.0001~0.00001之间的值，步数多时可以调小。推荐选取 中间值0.00005。学习率调度器选取 “constant_with_warmup”。DIM：训练人物LoRA时，DIM不需要太大，84或161即可。
配置LoRA：通过LoraConfig类来配置LoRA模型的参数，包括秩r、目标模块target_modules、缩放因子lora_alpha、任务类型task_type、dropout概率lora_dropout以及是否添加偏差bias等。包装模型：使用get_peft_model函数将原始模型包装为支持LoRA的模型。
训练前选取 合适的大模型，秋叶大佬的SD-Trainer是新手模式的好选取 ，操作简便。在设置参数时，需考虑素材集的重复次数、训练数据集路径、模型名称等。训练完成后，通过测试与反馈，如loss图、xyz序列图等，评估模型性能，选取 最佳参数。使用AdditionalNetworks插件进行模型对比，找到最适合的LoRA模型。
高级参数：网络结构：保持默认设置（如LoRA的Rank值通常为4或8）。关键字处理：若使用唯一关键字，需在参数中设置“保持1token”并提前关键字位置。学习率：默认值（如1e-4）通常适用，无需手动调整。
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