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AIGC|FineTune工程之LoRa高效参数微调
本文着重介绍LoRa（Low-Rank Adaptation）这一高效的微调技术，它通过在大型预训练语言模型（LLM）的权重矩阵上应用低秩分解，显著减少参数量，降低计算和内存需求，使微调在有限资源下得以高效进行。
具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
LoRALoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）利用模型内在的低秩特性，通过增加旁路矩阵在保持预训练参数不变的情况下，仅调整少量参数以适应特定任务。这种方法有效降低了微调成本，且在保持低延迟的同时实现了轻量级的微调。
总结来说，PEFT技术为大模型微调提供了高效且资源友好的解决方案，通过微调少量额外参数，实现了与全参数微调相当的性能。LoRA和QLoRA成为首选，而其他方法如Adapter和P-Tuning系列则根据特定任务和应用场景有所不同。这些方法的创新和优化，展现了AI技术在适应性和效率上的持续进步。
微调是AI模型的关键技术，特别是在迁移学习中广泛应用。在“小模型”时代，全参数微调（full fine tuning）相对容易实现，但随着GPT系列大模型的兴起，几亿参数量的语言模型成为主流。这种背景下，全参数微调不仅耗时长、消耗显存，PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）方法变得尤为重要。
LoRALoRA基于假设，大模型参数众多，但并非所有参数都同等重要，其中存在关键参数形成低维本质模型。通过调整这部分关键参数，可以高效提升模型性能。细调技术的执行步骤与流程评估模型性能如同学生考试，通过观察模型在特定任务上的表现来衡量其掌握知识的程度。这一过程是模型优化的关键步骤。
Lora的升级版,LyCORIS使用教程
下载安装LyCORIS插件，确保在使用前完成插件的安装并重启stable-diffusion-webui。 将LyCORIS文件存放在sd-models-LyCORIS文件夹下。 在stable-diffusion-webui界面中，点击“show/hide extra network”按钮，然后在弹出的小窗中找到LyCORIS页面，点击刷新以加载文件。
首先，通过右键下载该模型，你会发现它与Lora的大型模型类似，文件格式以safetensors结尾。将它放置在sd-models-LyCORIS文件夹内，以备后续使用。在prompt区域引用模型并开始绘图，你可能会遇到小黑窗的错误提示，因为它不是标准的Lora层。这提示你，不能用Lora的传统方法来操作。
LyCORIS，全称为 LoRA beyond Conventional methods， Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion，是一种超越常规Rank adaptation方法的稳定扩散技术。它被视为LoRA的升级版，通常在捕捉训练图像细节方面更具表现力。LyCORIS是一个广泛的LoRA方法系列的总称，包含多个变体。
使用 LoRA/LyCORIS 的方法：只需将下载的文件放置到指定目录：点击 Generate 下方的红色按钮 Extra Networks，打开选取 Extra Networks 的界面。您将看到一系列 LoRA 卡，但它们将呈现为没有预览的大灰色图像。
LyCORIS是对LoRA的升级，使用更先进的秩自适应方法，提供了更细致的图像细节捕捉，是LoRA系列方法的一部分，如LyCROIS/LoKr、LoCROIS/iA3等。
Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...
〖壹〗、 LoRA，即Low-Rank Adaptation，源自2021年论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，是一种用于大语言模型的低秩适配器，通过减少可训练参数，避免模型性能损失，实现大模型的微调。
〖贰〗、 在Stable Diffusion中，使用训练好的Lora模型生成图片，进行泛化性测试，确保模型在不同场景下都能生成高质量、符合预期的结果。优化Lora的关键在于调整参数、提高图片质量、确保标签准确、选取 合适的底模，以及持续测试和迭代模型。分享的链接提供详细的教程和资源，帮助理解Lora训练过程。
〖叁〗、 LORA模型，大小约100MB左右，用于快速训练，参数量远少于大模型，且需与基础模型版本保持一致。VAE模型作用在于提升图像色彩饱和度，减少灰蒙感，一般在大模型中已集成，无需单独下载。若大模型VAE信息损坏，生成图片时应选取 VAE。
触手AI无线端新功能:Lora模型训练与使用操作手册
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。
触手AI专业版全面开放公测，专为插画师、漫画师、设计师等AI绘图需求者打造。旨在提升绘图效率与质量，该版本支持深度AI绘图融入工作流。功能亮点：提供多种创作方式，包括文生图、图生图、图生文、controlnet生成控制、inpainting、叠加lora模型生成。
可以实现AI文生图、图生图、借鉴 生图以及AI模型自训练等功能。自训模型功能专家模式，设置更多进阶参数，自行标注内容，训练准确性大大大提升。
LoRa基站设备_lora基站网关_远距离数据传输网关
〖壹〗、 LoRa，基于扩频技术，通过低数据率实现长距离无线传输。其特点在于在保持通信距离的同时，大幅降低功耗，适合电池供电、数据量不大的应用。LoRa基站作为核心设备，负责收发终端信息，并转发至服务器。一个基站覆盖范围可达数公里至数十公里，支持大量终端连接。基站关键组件包括射频前端、处理器单元与网络接口。
〖贰〗、 在规划LoRa网关通信距离时，首先需要考虑的是基站的部署数量。在城市环境中，理论上LoRa基站与终端之间的传输距离大约为2公里，每个基站可以支持每平方公里5000个终端节点。因此，根据你的规划规模，需要合理安排基站的数量。其次，根据物联网系统的应用需求，需要考虑LoRa终端节点所使用的传感器类型。
〖叁〗、 LoRa网关，亦称为LoRa无线集中器，是基于LoRa无线调制技术实现远距离数据传输的网关设备。在LoRa星形网络中，它扮演着核心角色，作为终端与服务器间的信息桥梁。该设备支持多信道收发，能与LoRa节点模块无缝配合，保持用户协议和数据的完全透明传输，实现无线数据的无缝收发。
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