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lora微调原理
LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
Lora微调的原理可以分为两个方面：信号传输和网络布局。信号传输方面 Lora通信的核心是利用超长距离传输和低功耗特性，但由于无线信号在传输过程中会受到环境的影响，因此需要进行微调来保证通信的可靠性。具体而言，Lora微调包括以下几个方面。
LoRA的关键原理在于假设模型在任务适配过程中的变化是低秩的，因此通过新增低秩矩阵作为可训练参数，仅在推理阶段将变化量应用到原模型，从而实现微调过程中的零延迟。LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。
LoRA的核心原理是利用矩阵的线性独立性和秩，尤其是权重矩阵通常具有低秩特性，这意味着可以用更小的矩阵（即因子）来表示。LoRA方法通过学习这些因子，显著减少了模型微调过程中的参数数量，从而加速训练、节省存储空间。
LoRA 的原理与优势 1 低秩参数化更新矩阵 LoRA 基于低秩分解理论，假设微调过程中的权重更新矩阵同样具有较低的本征秩。通过分解原始权重矩阵 W 为 W = UΣV^T，其中 U 和 V 是矩阵的左和右奇异向量，Σ 是对角矩阵，表示本征值。
以微调ChatGLM-6B为例，通过定制化数据集，如询问模型身份的问题，LoRa改变了模型关于特定身份的回答方式。尽管主流微调方法众多，如P-Tuning和Freeze，但LoRa凭借其几乎无推理延迟和显著降低资源需求的优势，在transformers模型微调中脱颖而出。
LoRA模型的训练与应用
〖壹〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖贰〗、 建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。以下是使用方法：首先收集处理图片，总结 好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
〖叁〗、 模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
第九课_LoRA原理和实践
〖壹〗、 在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
〖贰〗、 Lora微调的原理可以分为两个方面：信号传输和网络布局。信号传输方面 Lora通信的核心是利用超长距离传输和低功耗特性，但由于无线信号在传输过程中会受到环境的影响，因此需要进行微调来保证通信的可靠性。具体而言，Lora微调包括以下几个方面。
〖叁〗、 QLoRA结合模型量化技术与LoRA参数微调策略，允许在有限内存（如48GB GPU内存）上对大型模型（如65B参数）进行微调。QLoRA采用的量化方法集成于bitsandbytes库，成为Transformers模型量化的官方实现。自2023年7月14日以来，采用QLoRA微调的Guanaco模型在多个任务上表现出色，在Open LLM Leaderboard上排名第二。
〖肆〗、 LoRA的核心原理是利用矩阵的线性独立性和秩，尤其是权重矩阵通常具有低秩特性，这意味着可以用更小的矩阵（即因子）来表示。LoRA方法通过学习这些因子，显著减少了模型微调过程中的参数数量，从而加速训练、节省存储空间。
〖伍〗、 深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
QLoRA原理及实战
使用线性、非对称、后量化方法，计算缩放因子和零点，将浮点数权重转换为8位整数表示。具体步骤包括确定量化范围、计算缩放因子和零点，以及应用量化公式。实例展示了一个模型权重列表的转换过程。
QLoRA的核心是在LoRA技术基础上进行深度量化优化，包括4比特NoramlFloat量化、双量化以及分页优化器。其中，4比特NoramlFloat量化只用4字节表示参数，确保模型精度损失极小。双量化对量化后的常量进行二次量化，节省存储空间。
本文探讨了在不降低性能的前提下，利用高效微调技术QLoRA对LLaMA-65B模型进行量化为4 bit的微调实践。首先，简要回顾了QLoRA的技术原理，随后通过实际操作展示了如何在具体环境中进行模型微调。在进行环境搭建时，确保NVIDIA驱动、CUDA和Python等基础工具已安装。
在代码生成测试中，模型表现出了不错的性能。同时，对于灾难性遗忘问题，使用丰富数据集进行微调是解决办法之一。在使用QLoRA技术微调一系列SOTA对话模型后，发现OpenAssistant数据集是质量比较高 的对话数据，因此开源的Guanaco对话系列（7/13/33/65B）模型都是基于这9K数据与QLoRA方案微调得到的。
论文重点解决成本过高的微调问题，提出QLoRA技术方案。方案包括NF4量化、Double Quantization和Paged optimizers三个部分，旨在降低微调成本和优化存储。NF4量化使用信息论方法，确保量化后数据分布与原始数据一致，减少权重信息损失和模型精度降低。而传统的int4量化沿用线性量化方式，导致模型精度损失严重。
本文分为两大部分：理论与实战。理论部分聚焦于微调训练与量化推理的理论知识，包括 LORA、QLORA 技术的原理，以及 GPTQ 量化推理的具体实现。实战部分则展示了如何将这些技术集成到 KubeAI 平台上，以便用户快速上手并进行实际操作。根据反馈，用户在一天内即可完成大模型训练并部署推理。
详解LoRA分层控制
LORA工作流程分为三部分：输入、中间处理与输出。开关层与输入层（2-7层）、中间层（第8层）、输出层（9-17层）组合，实现对图像的分层控制。作者将17层划分为7个类别，通过调整各层权重，可以分别控制容貌、服饰、姿势动作、风格与背景等元素，以及过拟合问题。
智能联动，如门锁打开，灯光自动开启。LORA超远距离无线通讯技术， 无需布线， 性能稳定。全宅调光：JIAN SHU简舒对每个房间的灯光进行分层控制， 每一层灯光都是缓缓打开或缓缓关闭， 整个灯光的打开或者关闭更有仪工感。
LoRa训练的六个关键环节 在进行LoRa模型训练时，遵循以下六个关键环节：搭建训练环境：下载所需的脚本，确保已安装Python，并将LoRa训练包（LoRa-scripts）解压到指定路径，如D盘根目录，方便后续使用。
如果你的电脑配置无法满足AI模型训练的要求，使用AutoDL算力云在线租用服务器将是一个明智选取 。而对于配置完全符合需求的同学，本地训练也是个不错的选取 。
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