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【大模型微调】LoRA微调原理
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 LoRA 的全称是 Low-Rank Adaptation，是一种用于大语言模型（LLM）的快速高效微调方法，其核心思想是通过矩阵低秩分解减少需要训练的参数数量，从而降低计算成本和内存占用。LoRA 的核心原理低秩分解：传统微调需要更新模型的所有参数，而 LoRA 仅对部分权重矩阵进行低秩分解。
〖伍〗、 LORA（Low-Rank Adaptation）低秩自适应是一种高效微调大语言模型（LLM）的技术，它通过在保持原始模型参数不变的情况下，添加一小部分可训练参数来实现。
〖陆〗、 对模型性能要求严苛，且具备充足计算资源（如企业级应用）。LoRA微调：高效轻量但依赖设计定义：通过引入低秩矩阵分解技术，仅训练少量新增参数（如原参数量的1%-10%），保持原模型参数冻结，实现高效微调。
使用LORA技术微调大模型的技巧
〖壹〗、 综上所述，使用LORA技术微调大模型时，需要理解其基本原理、选取 合适的应用层、平衡超参数、注意实验的一致性和可重复性。通过这些技巧，可以高效地微调大语言模型，以适应不同的应用场景和需求。
〖贰〗、 综上所述，LoRA技术是一种高效、实用的大型预训练模型微调方法，能够在不牺牲模型性能的前提下，大幅度减少训练参数和显存使用量。这使得LoRA技术成为小显存环境下进行大模型微调的理想选取 。
〖叁〗、 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。
〖肆〗、 使用LoRA技术时，可以配合HuggingFace的peft库进行训练。用户只需要指定在哪些层应用LoRA（通常是Transformer的注意力层），然后设置相关参数即可开始训练。训练完成后，用户可以将训练好的LoRA文件保存下来，并在需要时加载使用。综上所述，LoRA技术是一种高效、低显存占用的大模型微调方法。
LoRA训练模式与参数设置指南
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。
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。
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。
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。
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。
模型训练 进入模型训练界面 在触手AI无线端的底部导航栏中，点击【文件】栏，然后切换到【模型】页面。点击【去训练】按钮，您将跳转到【模型训练】界面。上传图片与参数设置 图片上传：在【模型训练】界面中，点击上传按钮，上传至少8张图片进行模型训练。
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