如果对代码使用有困难的小伙伴可以直接使用WebUI版的LoRA模块进行训练操作。不管是训练人物，场景，风格，还是服装都是一套通用的模式，仅仅是使用不同的数据集得到的结果不同。文章目录lora-scriptsWebUI的安装LoRA训练过程SD切分素材新手模式和专家模型模型的选择和使用配置保存和读取基本参数说明模型和数据集学习率与优化器网络设置与网络结构专家高级设置其他参数lora-scriptsWebUI的安装使用gitclone--recurse-submoduleshttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts进行源文件的下载，这个可以在你SD的拓展目录
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
文章先从LoRa的物联网通信技术前辈们讲起，慢慢引出了这种功耗又低，距离又远的无线通信技术，然后又似庖丁解牛一般，从物理层到链路层，详细的介绍了LoRa这种技术的组成，最后以一种实际的原理与嵌入式软件实现，让读者近距离接触到基于LoRa这种无线通信技术产品的开发过程。总而言之，博主在这一篇文章中集中的介绍了物联网无线通信技术-LoRa的前世今生，帮助各位对这门“新”的无线通信技术有一个全面且直观的了解。文章目录LoRa技术前序 LoRa技术简介LoRa应用LoRa系统架构LoRaWAN LoRa通信物理层LoRa调制与解调LoRa编码与解码STM32+SX1268实现LoRa实现原理嵌入式程序
一、前言 在某些环境下，无法通过有线传输数据，这时候我们需要使用Lora无线通信传输数据，Lora无线数据传输具有低功耗、距离长的特点，常用于工厂内等，需要Lora基站。 我曾做过距离测试：Lora模块距离测试-物联网Lora开发二、代码实现 本次的任务目标为将光照数据由传感器端传至节点端。 由于我们需要在传感器端和节点端完成不同的程序设计，因此我们需要完成两份例程。 在提供的基础例程中，为我们提供了关于Lora基础通信的库，帮助我们尽快的完成程序的设计开发。这两个库文件分别是NS_Radio.c与sx1276.h，这是因为开发板的Lora模块使用的是sx1276
LoRA概念LoRA的全称是LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，可以理解为stablediffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和个人开发者。下载模型基础模型chilloutmix_Ni.safetensors官方版下载丨最新版下载丨绿色版下载丨APP下载-123云盘cp~/Downloads/ai/chilloutmix_Ni.safetenso
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃🎁欢迎各位→点赞👍+收藏⭐️+留言📝📣系列专栏-机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 🖍foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟👋文章目录目录一、什么是Llama？二、Llama模型可以来做什么？编辑三、中文Llama模型的LORA四、Llama模型简单微调实现1、中文Llama模型的微调2、中文
1.在自己的电脑上下载好需要安装的Lora文件，并通过JupyterLab启动GPU。访问地址： https://inscode.csdn.net/workbench?tab=computed 2.打开JupyterLab界面，找到上传入口（见下图） 3.将下载好的Lora上传到GPU 4.打开Terminal，将已经上传到GPU的Lora文件放到/release/stable-diffusion-webui/models/Lora文件夹下 4.1找到Lora文件： cd/root/workspace 4.2将该Lora文件复制到stablediffusion的lora文件夹下(/releas
电脑的python是3.10.8，lora-script中venv-scripts中的python只有3.9.13，安装时一直会如图所示报错因为是电脑小白，认为可能是venv里的python版本不对，所以想请教一下大佬么们如何才能升级venv里python的版本
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
目录1.选用工程2.中文llama-7b预训练模型下载3.数据准备4.开始指令微调5.模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：GTX3090-24G（惨呀，上次还是A100，现在只有3090了~）（本文旨在快速实现基于llama-7b的中文指令微调）1.选用工程咱们还是用lit-llama（环境安装过程见上篇博客）地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.中文llama-7b预训练模型下载模型下载在huggingface上搜索"llamachinese"，我们选以下这个模型，如图所示：模型转换切换到lit-llama的工程，修改scri
