本篇文章给大家谈谈lora方法，以及lora技术在哪些方面有应用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
LoRA模型的训练与应用
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 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。
〖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。
大模型微调(fine-tune)方法通俗解读
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖叁〗、 微调的定义：微调是指在面对新任务时，不从零开始训练网络，而是利用已在大规模数据集上预先训练好的网络作为基础模型，通过调整网络的后期层以适应特定任务的需求。 微调的原因： 训练周期过长：从零开始训练一个深度神经网络需要大量的时间和计算资源。
〖肆〗、 微调（Fine Tune）在深度学习领域，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用中，是一种优化模型训练效率和提升泛化能力的技术。当我们面对一个新任务，如在特定图像数据集上训练CNN时，直接从零开始训练网络可能会导致两个主要问题：一是训练周期过长，二是模型容易过度拟合有限的数据集。
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〗、 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。
〖伍〗、 mLoRA采用了名为Batch Fusion的创新并行微调方法，允许多个LoRA微调任务在单GPU上并行训练。这种方法提高了GPU的利用率，使得单个GPU能够同时处理多个微调任务。细粒度、高效率的作业级调度器：mLoRA提出了一种细粒度、高效率的作业级调度器，以解决资源管理和数据对齐中的挑战。
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、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。
使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。
lora这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗?
〖壹〗、 Lora微调方法在轻量化和低资源利用方面具有显著优势，但其模型参数量有限，通常在百万到千万级别。这导致其在效果上可能不如全参数微调方法。在扩散模型中，Lora可能感知效果不如预期，而在大型语言模型（LLM）上，差距可能更加明显。为了改进这一局限性，一种称为quantized Lora（qlora）的技术被推荐。
〖贰〗、 (4) 优势显著减少可训练参数量，保持与全参数微调相当的性能，降低内存需求。(5) 缺点可能受限于任务特定的性能提升，适应复杂任务的能力需进一步验证。
〖叁〗、 优势 高效：LoRA 仅需优化部分参数矩阵，显著减少了微调的成本和资源消耗。 快速：相比全量参数微调，LoRA 的微调过程更加迅速，能够更快地适应特定任务。 资源节约：LoRA 降低了对计算资源和存储资源的需求，使得大模型微调更加可行。
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