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ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选取 部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。
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。
要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。
安装与初步了解 安装：从ComfyUI官方网站 获取详细的安装指南，并按照步骤进行安装。 核心概念：ComfyUI是一个基于节点的图像生成GUI，通过链接不同节点构建工作流程。每个节点执行特定任务，如加载模型、输入提示等。基础操作 界面缩放：使用鼠标滚轮或两指捏合放大和缩小界面。
在ComfyUI主目录中，通过CMD命令行输入git clone命令来安装Comfyroll插件，这是开始使用Comfyroll的前提。CR Aspect Ratio：功能：调整图像的宽高比，确保图像在不同平台上的展示一致性。关键参数：包括宽度、高度和比例选取 ，用户可以根据需求进行精细调整。
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
〖壹〗、 在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
〖贰〗、 梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
〖叁〗、 通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
〖肆〗、 Koala：UC伯克利开源，可在消费级GPU上运行，适用于对话模型。“凤凰”多语言大模型：港中文发布，中文效果接近文心一言，英文版接近ChatGPT。LLM训练部署方法主要包括：微调：通过指令数据对基础模型进行微调，如Alpaca、Vicuna等模型，以提升特定任务性能。
〖伍〗、 本文主要介绍了三种量化技术：NFGPTQ、GGML。NF4用于QLoRA中的静态方法，以4位精度加载模型执行微调。在上一篇文章中，我们探索了GPTQ方法并量化了自定义模型以在消费级GPU上运行。在本文中，我们关注GGML技术，了解如何量化Llama模型，并提供优化结果的技巧和建议。
〖陆〗、 LLM：Baichuan2在消费级显卡上的试用表现出良好的性能与可行性。具体表现如下：4bits量化技术效果显著：在消费级显存6GB的环境下，通过4bits量化技术运行Baichuan2模型，效果相当不错。4bits量化技术有效降低了内存占用，提高了运行效率。
LORA系列大模型微调方法
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 不增加推理延迟，保证实时性。实现方式：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来实现微调。训练过程中，仅调整新增的矩阵A和B。推理阶段将A和B的乘积加入模型参数，实现模型的微调效果。这一设计确保了模型调整的实时性，并且可以根据设计者的决定仅在关键层使用。
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