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LLaMA2中文微调
LLaMA2的许可证已更新，商用成为可能。LLaMA2-Chat模型同步发布。我在16G推理卡上尝试了Llama-2-7b-chat的微调，尽管扩充了中文词库，但推理效果仍然以英文为主。在LLaMA2模型发布时，官方已开源LLaMA伴侣微调程序，支持全量、Lora等多种微调方式，兼容性优于第三方程序。
从0开始微调LLama2系列 (2) ： 运行一下llama2 在完成模型参数下载之后，我们可以尝试运行模型来看看实际效果。本次系列文章将基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目进行演示。首先，我们通过GPU进行模型运行。在完成Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目的克隆后，GPU部署十分简便。
中文LLaMA2的本地化工作在模型推出后便迅速展开，社区成员们在短时间内完成了大量工作，如搭建本地部署环境、优化模型性能、提供实用工具等。多个项目不仅实现了对LLaMA2模型的汉化，而且在中文能力提升、指令微调、预训练策略等方面做出了创新尝试。
ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。
ComfyUI 功能包，如 Impact Pack，提供增强功能。安装过程为：在 PowerShell 或终端中克隆 Impact Pack，完全重启 ComfyUI。使用 Face Detailer (SDXL) 重新生成面部，下载对应工作流程，设置检查点模型、提示、参数并生成修复。在 ComfyUI 中使用嵌入，输入嵌入名称并查找文件夹中的嵌入。
在ComfyUI的探索之旅中，Comfyroll 插件扮演了关键角色，它为用户提供了丰富的图像处理工具。这款插件旨在提升用户体验，通过一系列功能强大的节点，让用户在图像的精细调整和动态动画构建上得心应手。节点详解安装：在ComfyUI主目录中，通过CMD命令行输入git clone命令安装，开始你的Comfyroll之旅。
操作步骤包括注册、创建工作空间、选取 镜像、配置数据盘和网盘、选取 模型等。完成后，通过 JupyterLab 和 Terminal 即可进入 ComfyUI 界面，实现自动化工作流程。ComfyUI 的核心原理基于节点和模块，用户通过连接不同功能的节点，实现对图片生成的控制。
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