今天给各位分享lora技术操作方式的知识，其中也会对lora技术应用实例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
vllm怎么实现lora的
〖壹〗、 使用vllm serve命令来启动vLLM服务器。添加--enable-lora参数，以启用对LoRA的支持。使用--lora-modules参数来指定每个LoRA模块的名称和路径，这样服务器就能识别并加载这些模块。通过API调用LoRA模块：在vLLM服务器启动并启用LoRA支持后，用户可以通过发送API请求来调用特定的LoRA模块。
〖贰〗、 S-LORA在LightLLM基础上搭建，并通过人工合成的workload进行了实验。实验结果表明，S-LORA可以扩展到几百个adapter，且吞吐和延迟没有太大损失。在单卡上，S-LORA可以服务2000个adapter，并保持较高的吞吐量水平。总结 S-LORA方案为高效部署同源底座模型LoRA微调得到的多个adapter提供了新的思路。
〖叁〗、 lora_alpha：控制LoRA层的缩放量。较大值会加速收敛但可能overshoot，需要根据实验调整。 lora_dropout：对LoRA层施加dropout以缓解过拟合。通常设置较低值(如0.1)。 bias：指定是否同时微调LoRA层和主干模型的偏置。none表示不更新偏置。 target_modules：指定要应用LoRA转换的模块，如注意力层等。
〖肆〗、 LoRA系列大模型微调方法是大模型PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）非常重要的一个研究方向。通过增加两个可学习的低秩矩阵A和B，LoRA及其变种方法能够在保持较高性能的同时，大大降低显存需求和数据量要求。随着研究的不断深入，基于LoRA的改进方法还在不断更新和完善。
〖伍〗、 下载基础模型和微调数据，使用pip安装unsloth，下载ruozhiba数据，存入本地。微调训练过程中，运行train.py和prompt_setting.py，以优化模型。进行离线推理测试，使用vllm执行本地推理，然后部署模型。使用ollama运行训练后的模型，并将lora模型转换成GGUF格式以兼容ollama。
lora训练参数带你从0到入门
〖壹〗、 训练轮数（Epoch）：一组训练过程。例如，50张图像进行10次训练，则1个Epoch为500次训练。多个Epoch将重复此过程。每N个Epoch保存一次：指定每N个Epoch保存一次中间结果作为LoRA文件。网络参数设置 Network Rank（维度）：神经元数目。
〖贰〗、 Epoch：即训练轮数。总训练步数是步数图片数量/bachsizeEpoch。图片较多时，可以多跑几个Epoch。学习率：一般选取 0.0001~0.00001之间的值，步数多时可以调小。推荐选取 中间值0.00005。学习率调度器选取 “constant_with_warmup”。DIM：训练人物LoRA时，DIM不需要太大，84或161即可。
〖叁〗、 对训练出的 LoRA 模型进行规范化命名，便于后续管理和使用。可以建立模型库，将不同风格的模型进行分类存储。结合 ControlNet 使用：将训练好的 LoRA 模型与 ControlNet 结合使用，提升模型可控性。ControlNet 可以提供额外的控制信息，如边缘图、深度图等，帮助模型生成更符合要求的图片。
wan2.2本地如何使用lora
准备阶段 数据集准备：首先，用户需要准备用于Lora训练的数据集。这些数据集应包含与所需功能（如文生视频、图生视频）相关的文本或图像数据。技术背景：由于Lora训练涉及一定的技术操作，建议用户在尝试之前先确保自己具备相关的技术背景和知识，如深度学习、自然语言处理等。
wan2动作Lora的训练建议如下：推荐训练模型：在wan2的两个模型中，推荐在高噪模型上进行动作Lora的训练。因为高噪模型主要负责处理动态和造型等方面的信息，更适合进行动作相关的训练。数据准备：图片收集：收集多样化的目标图片，包括不同角度、表情、动作和背景的图片。
使用高质量的训练数据：确保训练数据包含清晰、多样的图像或视频样本，以提高模型的生成能力，减少模糊问题的出现。应用后期处理：对生成的图像或视频进行后期处理，如使用图像增强技术、去噪算法或超分辨率重建等，以进一步提升生成质量，减少模糊现象。
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