目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调）1.选用工程：lit-llama地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama2.下载工程gitclonehttps://github.com/Lightning-AI/lit-llama.git3.安装环境切换到工程目录cd./li
简介西风吹老洞庭波，一夜湘君白发多。醉后不知天在水，满船清梦压星河。小伙伴好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖核弹的小女孩。更多、更新文章欢迎关注微信公众号：小窗幽记机器学习。后续会持续输出模型推理加速、工程部署、LLM、AI艺术等系列，敬请期待。有很多小伙伴看我到之前分享的AI艺术系列：05:生成线稿画04:文心一言vsChatGPT03:生成可控图鉴赏02：亚洲美女图鉴赏析01:生成宫崎骏风格图片00:梵高风格作品欣赏都以为卖核弹的小女孩已经弃坑NLP转战CV，其实并没有。俗话说“小孩子才做选择题”，所以今天我选择NLP。今天这篇小作文主要介绍一下斯坦福Alpaca模型及其复现
在StableDiffusion网络中，通常会下载社区中的LoRA模型，并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有'lora_up'和'lora_down'两组参数，分别对应上述的A和B矩阵。参考高手的代码，只需根据LoRA保存的层的名称找到StableDiffusion对应的参数，然后对原始网络的参数进行更新即可。文章目录初识LoRALoRA核心解析LoRA风格滤镜的视角LoRA下载和安装如何使用LoRA套用LoRA的效果初识LoRA尽管每个checkpoint都是StableDiffusion模型，但由于受到不同图片训练的影响，神经元权重
论文地址：LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModelsLoRA是一种用于adapters和大模型迁移的技术,全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels。它最初主要是用于大型语言模型（LLM）的跨领域与跨语言迁移。在微软的论文《LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels》提出了一种低秩adapters学习技术LoRA,实现大规模语言模型的跨领域与跨语言迁移。其主要内容如下:1.低秩分解:将adapters的参数表示为两个小矩阵U和V的乘积,而不是一个大参数矩阵。这可
在Ubuntu18.04部署中文LLaMA模型环境准备硬件环境AMD5950X128GBRAMRTX3090(24GVRAM)操作系统Ubuntu18.04编译环境(可选)llama.cpp编译:cd/llama.cppmake遇到Ubuntu18.04默认稳定版本gcc和g++不兼容问题,报错:(base)llama@llama-3090:~/AI/llama.cpp$makeIllama.cppbuildinfo:IUNAME_S:LinuxIUNAME_P:x86_64IUNAME_M:x86_64ICFLAGS:-I.-O3-std=c11-fPIC-DNDEBUG-Wall-Wext
参考：B站教学视频【：AI绘画】新手向！Lora训练！训练集准备、tag心得、批量编辑、正则化准备】官方教程：https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_README-en.md#automatic-captioning一、sd-webui通用的打标界面1.1打标界面根据需求，选择通用打标模型（BLIP）还是动漫打标模型（deepbooru）设置好后，选择预处理，会开始下载模型，可开代理加速1.2BLIP打标结果1.3Deepbooru标注结果（标签效果比下一段介绍的wd-14差一些）二、sd-webui插件
前几天，Meta发布了LIMA大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用RLHF，只用了1000个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和GPT-4相媲美的程度。这激发了我探索LLaMA65B大模型的兴趣。之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA7B/13B模型参数上面进行微调，文本使用LoRA技术对LLaMA30B/65B大模型进行微调。相关代码放置在GitHub上面：llm-action。环境准备基础环境配置如下：操作系统:CentOS7CPUs:单个节点具有1TB内存的IntelCPU，物理CPU个数为64，每颗CPU核数为16GPUs:8卡A80080GBGPUsPython:3.
上篇【Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai网站的模型（二）】介绍了如何使用c站进行文生图，尤其一些Lora可能随时会下架，所以及时测试，及时保存很关键，更新一些笔者目前尝试比较有意思的Lora。本篇介绍拍立得纪实风格的Lora图例，Lora地址，上图：Promptpolaroidphoto,1girl,stylishoutfit,fittedjeans,oversizedjacket,fashionableaccessories,(realisticdetailedeyes,naturalskintexture,confidentexpression),citys
一、概述 在某些情况下，我们使用现用的物联网开发例程，例如新大陆物联网的Lora与NBIOT的例程，我们对其例程内目前所有的库不满意，不足以实现开发需要的功能，我们需要在原有工程上添加我们自己的库，以满足开发需要。二、操作步骤 首先，打开文件夹选项，点击如下图所示的按钮。 随后先选择用户组，再点击AddFiles 随后我们选择想要添加的文件，点击Add按钮，随后关闭该窗口即可。(已经添加完成) 随后点击OK关闭文件夹选项。 此时c文件导入完成，需要继续导入.h文件，打开设置。 随后依次进入下面目录： 在这里我们添加自己的头文件所在目录即
准备工作运行前确保拉取仓库最新版代码：gitpull确保机器有足够的内存加载完整模型（例如7B模型需要13-15G）以进行合并模型操作。务必确认基模型和下载的LoRA模型完整性，检查是否与SHA256.md所示的值一致，否则无法进行合并操作。原版LLaMA包含：tokenizer.model、tokenizer_checklist.chk、consolidated.*.pth、params.json主要依赖库如下（python>=3.9），请安装指定版本，否则合并后无法比对SHA256校验值：pipinstalltorch==1.13.1pipinstalltransformers==4.28
