本篇文章给大家谈谈lora技术变体，以及lora技术什么意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
大模型微调新技术-MoRA
在五个任务上，MoRA进行了全面评估，包括指令调优、数学推理、持续预训练、记忆和预训练，结果显示MoRA在记忆密集型任务上优于LoRA，并在其他任务上取得了可比性能。本文首先介绍了参数高效微调（PEFT）技术在大型语言模型适应特定下游任务时的流行应用，特别是LoRA方法。
提升游戏体验：红魔9 Pro首次引入AI大模型技术，参数量达到130亿，语料量为6000亿，可在游戏过程中为用户提供攻略和帮助，极大提升了游戏体验。智能助手功能增强：AI大模型还增强了智能助手MORA的功能性，为玩家在游戏过程中提供了更多的便利性和互动性。
红魔9 Pro系列在设计、性能释放和AI大模型技术应用上都展现了独特之处，为游戏体验带来了显著提升。作为一部游戏手机，红魔9 Pro在机身设计和功能配置上进行了极致优化，旨在为用户带来超越同类竞品的体验。
MORA 设备以与神经冲动被举办入ECG 或EEG 设备相似的方式， 通过电极和缆绳， 然后让波形自病人输入， 经过处理后， 再输回病人。 并且使用特殊电极来针对病人皮肤区域或痛点， 来进行病灶治疗。MORA 设备甚而能通过生物滤波器， 侦测个人体内微磁性资讯质谱， 来及时提供最有利的个人化治疗。
MORA-Super+摩拉生物物理治疗仪_白癜风设备 德国mora过敏诊疗设备荨麻疹病因 抗过敏的新武器——摩拉（MORA）mora过敏原检测 Franz Morell 博士原创的MORA 疗法 什麼是MORA 疗法？MORA 疗法是一种运用病人能量场的电磁波形来评估和治疗的方式。
大模型模型推理加速相关技术汇总
FlashAttention技术：一种高效的注意力计算算法，适用于大规模模型推理。Multi-Query Attention技术：通过同时处理多个查询来优化注意力计算过程。其他相关链接：提供了更多关于LLM推理加速的技术细节和实现方法。综上所述，大模型模型推理加速技术涵盖了计算图和OP优化、推理库、LLM结构运行时系统架构等多个方面。
大模型量化技术是提升大型语言模型（LLMs）部署效率的关键手段。量化技术通过减少模型参数的精度（如从32位浮点数减少到8位整数），可以显著减少内存占用和计算需求，从而加快推理速度。本文将详细介绍静态量化、动态量化、PrefixQuant以及异常值处理和推理加速的相关内容。
投机采样（Speculative Decoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的一种大模型推理加速方法。该方法能够在不损失生成效果的前提下，获得3倍以上的加速比，并且已被OpenAI在其线上模型推理中使用。
KV cache缓存与量化技术是加速大型语言模型推理的关键技术。KV cache通过存储中间值避免了重复计算，提升了推理效率；而量化技术则进一步降低了内存占用，使得在消费级GPU上运行更长上下文的文本生成成为可能。
GPU推理提速4倍！FlashDecoding++技术加速大模型推理 FlashDecoding++是一种创新的技术，旨在显著提升大模型（LLM）的推理速度和降低运营成本，为AI服务提供商和大模型创业公司提供了新的机遇。
LCM(潜在一致性模型),可以有效的缩短生成图片的时间,在sd,comfyui,以及...
〖壹〗、 LCM（潜在一致性模型）在stable diffusion、comfyui及Krita中的使用 LCM（Linetconsistency models，潜在一致性模型）是一种由清华大学交叉信息研究院团队研发的图像生成模型，其特点是在较低的采样步数下仍能生成质量较高的图像。
〖贰〗、 LCM确实可以有效地缩短生成图片的时间，在sd、ComfyUI以及搭配Krita的使用中均表现出色。以下是具体说明：高效采样能力：LCM通过降低生成图片所需的采样步数，同时保证图像质量，从而显著缩短了生成图片的时间。与传统方法相比，LCM只需五步就能生成不错的图像，实操中设置为八步效果更佳。
〖叁〗、 LCM，全称Linet consistency models（潜在一致性模型），是由清华大学交叉信息研究院团队研发的一种图像生成模型。该模型以其高效的采样能力和图像生成质量，在图像生成领域引起了广泛关注。LCM模型通过减少采样步数，实现了在保持图像质量的同时，显著缩短生成图片的时间。
〖肆〗、 在结合Krita与ComfyUI使用LCM模型时，设计人员可以快速调整素材的位置、形状、大小和光影等，从而获得高质量的图片效果，甚至在某些情况下可以替代PS。LCM模型与Krita的结合，让不依赖昂贵显卡的用户也能享受高速生成图片的体验。
大模型SFT碎碎念
〖壹〗、 大模型SFT碎碎念 在涉及大模型在特定领域的function call调用调优及工具选取 思路调优的过程中，尝试并总结了一些SFT（Soft Fine-Tuning）的花式调优操作。
〖贰〗、 LoRA是一种经典的SFT方法，通过在原始预训练模型的权重旁路中引入低秩矩阵，来调整模型对特定任务的学习，而不会影响到基础模型的参数。
〖叁〗、 LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一个经典的SFT方法，它通过在原始预训练模型的权重旁增加降维和升维操作的矩阵，来学习特定任务的知识，同时不影响基础模型的参数。训练过程中，只优化这两个矩阵，保持输入和输出维度不变，从而实现对模型的微调。
从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
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。
综上所述，使用LORA技术微调大模型时，需要理解其基本原理、选取 合适的应用层、平衡超参数、注意实验的一致性和可重复性。通过这些技巧，可以高效地微调大语言模型，以适应不同的应用场景和需求。
LoRA训练技巧主要包括以下几个方面：明确基础模型架构：不同架构适配不同策略，选取 合适的模型架构是训练成功的关键。数据集准备：注重数据的多样性，涵盖多种领域场景数据。数据预处理要包含清洗步骤，去除噪声和无效数据。
在实战中，我们可以下载并使用特定的LoRA模型来改变图像的画风。例如，下载卡通大模型，并选取 后使用。在2img2img中选取 真人图，配置好关键字和反向关键字，并设置合适的去噪强度（Denoising strength）。大于0.3的去噪强度会使生成的图像与原图差异更大，一般选取 0.37左右可以得到较好的效果。
模型对比与测试 在训练Lora模型时，对比不同模型间的效果是评估训练成果的重要手段。我通常会选取 一张具有鲜明特征的原图，提取其参数后，用新训练的Lora模型结合辅助脚本进行跑图。通过对比原图与生成图之间的差异，可以直观地看出不同模型间的普适性和效果。
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。
flux不能nsfw
〖壹〗、 Flux模型在官方版本中可能对NSFW内容有所限制，但存在支持NSFW内容生成的模型变体或方法。官方版本限制 Flux模型在官方版本中，为了遵循道德和法律规范，可能对NSFW（Not Safe For Work，即不适合在工作场合查看的内容）内容的生成有所限制。
〖贰〗、 云端部署Flux是否可以生成NSFW内容，近来 并没有明确的答案。以下是对此问题的详细分析：Flux模型的能力 Flux模型，作为一款在图像生成领域表现出色的模型，其生成质量高，且据称在内容上没有太多限制。这意味着Flux模型在理论上可能具有生成各种类型图像的能力，包括NSFW内容。
〖叁〗、 同时，FLUX.1-dev还通过NSFW分类器和地理围栏系统保障了安全合规性，并注重能耗效率，每生成1张8K图像的碳排放仅0.003kg CO。性能基准与获取部署 在性能基准测试中，FLUX.1-dev在8K生成速度、提示词遵从度、显存效率以及多对象一致性等方面均表现出色。
〖肆〗、 Flux是物理学中一种表示通量密度、通量强度或通量的物理量，用符号Φ表示。它表示单位时间内通过某一面积的通量，单位为韦伯（Weber）或特斯拉·平方米（T·m）。因此，Photon和flux是两个不同的概念，不能直接比较，需要根据具体情况分别讨论。
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