背景：目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。一、chatglm2-6b介绍github：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6Bchatglm2-6b相比于chatglm有几方面的提升：1.性能提升：相比初代模型，升级了ChatGLM2-6B的基座模型，同时在各项数据集评测上取得了不错的成绩；2.更长的上下文：我们将基座模型的上下文长度（ContextLe
RockyDing公众号：WeThinkIn写在前面【人人都是算法专家】栏目专注于分享Rocky在AI行业中对业务/竞赛/研究/产品维度的思考与感悟。欢迎大家一起交流学习💪大家好，我是Rocky。Rocky在知乎上持续撰写StableDiffusionXL全方位的解析文章：深入浅出完整解析StableDiffusionXL（SDXL）核心基础知识，希望大家给这篇文章多多点赞，让Rocky的劳动有更多动力！（也欢迎大家关注Rocky的知乎号：RockyDing）。文章内容主要包括SDXL模型结构，从0到1训练SDXL以及LoRA教程，从0到1搭建SDXL推理流程，最新SDXL资源汇总，相关SDX
目录一、Lora无线技术介绍二、串口驱动程序安装 (一)CH340驱动安装 (二)CP210X驱动安装 三、烧写Lora固件与Hex文件一、Lora无线技术介绍 LoRa是基于Semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准。Lora即LongRangeRadio（远距离无线电），它最大的特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的更远，实现低功耗与远距离的统一。 Lora在城镇的传输距离可达2-5千米，郊区可达15Km,工作频段包括433(中国)、868、915MH，一个Lora网关可以连接成千上万个Lora节点，传输距离从几十至几百Kbps,与传输距离成
前言 Meta发布的一代LLaMA已经掀起了一股开源大模型热潮，也有很多相关工作不断涌现。最近Meta全新发布了Llama-2，效果更上一层楼。而且最重要的是模型可以相对随意分发了，不像一代一样，meta不让开发者发布基于llama模型训练出来的权重（原版当然更不可以）。既然有了Llama-2，国内开发者应该也会很快做出适配的吧。我大概搜索了一下github，以chinesellama2为关键字搜索，能看到已经有一些项目了。不过感觉其中有几个是挺像YX号的，为什么这么说呢，进去之后有卖课的PR（手动狗头）。所以这次还是选择之前一直评测的ChineseLLaMA&Alpaca项目的二代项
先看效果 以上风格LoRA分别为：户外花园婚纱、冬季雪景汉服、火焰女神、仙侠风环境准备在魔搭平台ModelScope魔搭社区中选择PAI-DSW-GPU环境进入后打开terminal环境，先检查显存需要20G左右（nvidia-smi），然后下载核心文件。GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1gitclonehttps://github.com/modelscope/facechain.git以下进入正题一、固定人物LoRA训练：1、新建训练人物的文件夹 imgs，注意放在facechain文件夹下，将需要固定的人脸照片放入该文件夹2、人物LoRA训练然后在terminal中运行以下代码
个人网站：https://tianfeng.space/文章目录一、前言二、朱尼酱的赛博丹炉1.介绍2.解压配置3.使用训练准备首页设置上传素材查看进度三、秋叶的lora训练器1.下载2.预处理3.参数调配一、前言其实想写LORA模型训练很久了，一直没时间，总结一下现在主流的两种LORA模型训练方式，分别是朱尼酱的赛博丹炉和秋叶大佬的训练脚本，训练效果应该是赛博丹炉更好，我个人更推荐朱尼酱的赛博丹炉，界面炫酷，操作简单，作者也是花了很多心思的。我会逐一介绍两种LORA模型训练方法。二、朱尼酱的赛博丹炉1.介绍全新U升级，赛博炼丹、科技修仙：大功能首页新增产品，建筑两个训川练预设：升级中英文双语
徐辉 | 后端开发工程师一、引言随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，大型预训练语言模型（如GPT、Vicuna、Alpaca、Llama、ChatGLM等）在各种应用场景中取得了显著的成果。然而，从零开始训练这些模型需要大量的计算资源和时间，这对于许多研究者和开发者来说是不现实的。因此，FineTune工程就显得格外重要，它允许我们在预训练模型的基础上进行定制化调整，以适应下游的任务和场景。本文将介绍LoRa的微调技术，并详细阐述如何使用LoRa微调大型预训练语言模型（以下统称为LLM）。二、LoRa如何工作图1之前在基地的ChatGPT分享中提到过LLM的工作原理是根据输入文本通过模型
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/132177882图像来源于GothClothing的LoRA效果，配合哥特(Goth)风格服饰的相关提示词。测试模型：DreamShaper8哥特风格(GothStyle)的服装特点：受到中世纪哥特式建筑和艺术的影响，表现出一种黑暗、神秘、高贵、浪漫和颓废的气质。色彩多为黑色、暗色和少数红色，颜色搭配一般为红黑、全黑或黑白，给人以冷峻、沉重和强烈的对比感。面料多为皮革、PVC、橡胶、乳胶等具有光泽和质感的材质，也有丝绸
StableDiffusion：使用自己的数据集微调训练LoRA模型前言前提条件相关介绍微调训练LoRA模型下载kohya_ss项目安装kohya_ss项目运行kohya_ss项目准备数据集生成关键词模型参数设置预训练模型设置文件夹设置训练参数设置开始训练LoRA模型TensorBoard查看训练情况测试训练的LoRA模型文字生成图像（txt2img）参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv
1.创建镜像实例2.启动实例 3.启动服务4.配置参数4.1基础模型选择 4.2文件路径设置 5.点击打印训练信息 6.训练模型（点击Trainmodel）
