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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。
ComfyUI完全入门中关于“忽略节点”和“忽略数组”的操作方法如下：忽略节点：在使用ComfyUI时，若需要临时去掉工作流中的某些节点，如LoRA模型或ControlNet，可以通过右键点击该节点。在弹出的选项中选取 “忽略”选项。被忽略的节点会添加一层视觉标记，但不会影响工作流程的运行。
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。
启用自动完成功能简化过程。 LoRA工作流程：允许修改检查点模型，实现简单LoRA和使用两个LoRA的工作流程。资源与练习 有用资源：ComfyUI官方教程、示例工作流程下载和社区手册是初学者的有用资源。 实践练习：通过比较使用和不使用LoRA的图像工作流程，深入了解其效果，并更熟练地掌握ComfyUI的功能。
ComfyUI因其灵活性和高效性，深受AI绘画爱好者的喜爱，但对于初学者，理解节点和数组的操作可能会有些挑战。本文旨在帮助新手快速上手，讲解如何利用ComfyUI的“忽略节点”和“忽略分组”功能。在实际操作中，有时我们需要临时去掉工作流中的某些节点或分组，如LoRA模型或ControlNet，手动调整会很繁琐。
LORA的训练与使用
〖壹〗、 触手AI无线端Lora模型训练与使用操作手册：模型训练 进入训练界面：打开触手AI无线端，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，进入【模型训练】界面。上传图片：上传至少8张图片进行训练，图片数量建议在8至100张之间。
〖贰〗、 LoRA模型的训练与应用如下：训练： NLP领域：LoRA通过在预训练模型基础上增加少量可训练的网络层来实现参数高效的微调。其核心在于利用低秩矩阵A和B进行降维和升维操作，仅调整这些新增参数，优化模型在特定任务上的性能。具体实现可通过Huggingface库中的LoraLayer和线性类。
〖叁〗、 训练好LORA后，如何测试其效果呢？首先安装LORA，然后输入一段tag进行测试。建议选取 与LORA契合度较高的模型和tag，不要使用真人模型或过于虚构的角色。在Additional Networks插件位置输入脚本功能，选取 x/y/x plot功能，输入强度数值，即可测试LORA效果。
〖肆〗、 用途：LoRa主要用于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，实现快速准确调用。这种方式能节省训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，并提供模型的可迁移性。训练： 搭建环境：首先，需要搭建训练环境，下载所需的脚本，并确保已安装Python。将LoRa训练包解压到指定路径，方便后续使用。
〖伍〗、 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。
〖陆〗、 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。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
〖壹〗、 在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
〖贰〗、 要将众多的lora包总结 得既高效又美观，可以采取以下三个实用技巧： 添加预览图片 操作方式：在存放lora的文件夹内，为每个lora包放入同名的png格式预览图片，建议尺寸为512*768像素。 图片来源：可以从civitai下载官方样例图，或者通过截图工具自行获取。
〖叁〗、 LoRA模型训练：利用Kohyas GUI进行模型训练，包含安装修改后的GUI、数据收集与处理、模型训练设置和结果展示。应用示例：展示正向提示词、反向提示词使用，以及训练模型后的成品展示。总结：通过本文的学习，你将具备从零开始训练AI模型的能力，为个人创作添砖加瓦。关注LitGate游戏社区，获取更多AI创作灵感。
〖肆〗、 在每个文件夹内存放相应的lora包和预览图片，保持整洁有序。为lora包排序，比如在名称前加上数字前缀，如1，2，3等，常用包则排在前面，便于快速查找。最后一个技巧是借助civitai helper插件。此插件能帮助自动下载预览图片，简化管理流程。安装并启用civitai helper插件。
〖伍〗、 在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
〖陆〗、 选取 您想要使用的LyCORIS文件，系统将自动在提示词区域添加相应的语句。 最后，您就可以根据需求调整参数，以获得理想的效果。通过以上步骤，您将学会如何使用LyCORIS。此插件的使用方法与Lora类似，只需在prompt区域输入触发词即可。调整参数以控制权重，您将能更好地掌握LyCORIS的使用技巧。
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。
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。
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。
大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
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。
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。
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