lora模型官方网站，rlom模型？

小雨 2025-03-11 00:10:19 6 0

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Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...

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。

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。

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过学习rank-decompostion matrices减少可训练参数数量，同时冻结原始权重，降低大型语言模型的存储需求并实现高效任务切换。LoRA在训练特定任务时优于其他自适应方法，包括适配器、前缀调整和微调。

在线体验工具： Stable Diffusion FR：提供基础的Stable Diffusion界面，支持文生图、图生图及局部生图功能，适合新手。 Graviti SD WebUI：提供原汁原味的Stable Diffusion WebUI体验，支持高级功能ControlNet，并内置丰富模型。

Beautiful Realistic Asians：基于SD 5的写实大模型，以亚洲面孔为主，适合生成女孩身材偏瘦、现代街景或室内背景的图像。 epiCRealism：基于SD 5的写实大模型，以欧洲人物为主，提供简单提示词和负面提示词建议，以保持自然效果。以上模型各有特色，新手可依据个人偏好和需要选取。

Dream booth/LoRA/Embedding/Hyper network，这在我们后续学习Stable Diffusion过程中会经常用到，相信大家都已经或多或少了解一点了，下面就带大家揭开他们神秘的面纱。

大模型微调技术LoRA

LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA：核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。

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。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。

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。

本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。

lora是什么

〖壹〗、 LoRa的名字是远距离无线电（LongRangeRadio），作为一种线性调频扩频的调制技术。是低功耗广域网（LPWAN）通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。

〖贰〗、 LORA即“长距离、低功耗无线射频技术”，是一种专为物联网应用而设计的无线通信技术。它采用了特殊的调制技术，使得传输距离可以达到数公里，同时能够在低功耗下工作，适合在电池供电的设备中使用。LORA的应用领域非常广泛，包括智慧城市、智能家居、智能交通、工业自动化等。

〖叁〗、 LORA是一种为物联网设计的长距离、低功耗无线射频通信技术。它的调制技术使传输距离能达到数公里，并且在低功耗下运行，非常适合用于电池供电的设备。LORA技术广泛应用于智慧城市、智能家居、智能交通和工业自动化等领域。

〖肆〗、 LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。

〖伍〗、 LoRa是一种无线通信技术，其名称代表远距离无线电（Long Range Radio）。它采用线性调频扩频（Frequency-Modulated Continuous-Wave，FMCW）技术作为其调制方式，属于低功耗广域网（LPWAN）通信技术的一种。

LORA系列大模型微调方法

在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。

具体实现时，LoRA通过在预训练模型权重矩阵旁边添加可调整矩阵A和B，而非改变原始权重矩阵W的参数。训练过程中，仅调整新增矩阵A和B，推理阶段将A和B的乘积加入模型参数，实现微调。这一设计确保了模型调整的实时性，且仅在关键层使用，根据设计者决定。

使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。

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lora模型是什么意思

lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。

lora模型是一种低功耗、远距离的无线通信技术，它采用了一个类似于星型网络的模型。在该模型中，一个或多个中心节点（如网关）作为接入点，通过LoRa与各个设备节点进行通信，称为边缘节点（End nodes）。这些设备节点可以放置在室内或室外的任何位置，从而实现了在大范围内的远距离通信。

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。

LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物。