基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式：镜像部署AI-Web应用>镜像选择：PAI平台镜像、kohya_ss2.2（选择最高版本即可）>勾选阅读并同意PAI服务专用协议模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket创建Bucket创建Bucket>Bucket名称：用户自定义>地域：主程序所属的区域>确定进入Bucket新建OSS目录回到模型部署页面OSS挂载：选中刚创建的文件夹>挂载路径：可任意选择，本文为Workspac
来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合，再加上一堆其他优化，一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调，取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本🧨，或是直接在Colab上试着运行一下。如果你想跳过技术讲解直接上手，可以使用这个HuggingFaceSpace，通过简单的UI界面用我们精选的超参直接开始训练。当然，你也可以尝试干预这些超参的设置。概述使用DreamboothLo
2023年7月份国内有一款定制写真AI工具爆火。一款名为妙鸭相机的AI写真小程序，成功在C端消费者群体中出圈，并在微信、微博和小红书等平台迅速走红，小红书上的话题Tag获得了330多万的浏览量，相关微信指数飙升到了1800万以上。其他能够提供类似功能例如：LensaAI，Midjourney，DALL-E3，StableDiffusion，Tiamat。只不过LensaAI和妙鸭相机对于定制图像生成更加专精一些。这背后用到技术演化，就是TextualInversion、DreamBooth、LoRA、InstantID这四类，从一开始需要样本数据微调，到2024年1月发布InstantID不需
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
型下载说明（下载模型后输入对应参数即可生成）建议直接去civitai.com找模型，如果无法找到可以在幕后模型区找也可以去，下载好后放入对应的文件夹。进入127.0.0.1:7680左上角刷新即可看到新的模型。模型种类大模型大模型特指标准的latent-diffusion模型。拥有完整的TextEncoder、U-Net、VAE。由于想要训练一个大模型非常困难，需要极高的显卡算力，所以更多的人选择去训练小型模型。CKPTCKPT格式的全称为CheckPoint（检查点），完整模型的常见格式，模型体积较大，一般单个模型的大小在7GB左右。文件位置：该模型一般放置在*\stable-diffusi
摘要：本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，可以在多节点环境下进行微调。训练数据的准备你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：[{"id":"identity_0","conversations":[{"from":"user","value":"你好"},{"from":"assistant","value":"我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}]微调方法分析微调脚本能
接上篇【AI】RTX20606GUbuntu22.04.1LTS(JammyJellyfish)部署Chinese-LLaMA-Alpaca-2-CSDN博客前面的实验，chat.sh确认是运行在CPU模式下，未启用GPU支持重新编译llama.cppsudoaptinstallnvidia-cuda-toolkitcd~/Downloads/ai/llama.cppmakecleanmakeLLAMA_CUBLAS=1-j6故障：nvccfatal :Value'native'isnotdefinedforoption'gpu-architecture'查看gpu-arch修改Makefil
分享下自己改进的一个lora训练脚本，在ubuntu下如果SD-WEBUI的环境已经搭好的话，只需要下载lora-script就可以支持训练了，直接命令行方式训练。首先，我们需要克隆下项目：gitclonehttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts其次，更改项目里的train.sh脚本如下#!/bin/bash#LoRAtrainscriptby@Akegarasu#Traindatapath|设置训练用模型、图片#pretrained_model="/data/models/checkpoint/theAllysMixXSDXL_v10.safeten
首先大家要明白，Lora到底是什么？在这里，我得先和大家聊聊小白刚开始使用AI绘图会遇到的问题，纵使前几期，我们已经讲解了如何安装Stablediffusion和它关键词的使用方法，但是！很多小伙伴会不会依然觉得，如果我每次都要依靠大量的正反关键词去塑造我的AI图，那么当任务量多起来的时候，是不是相当复杂呢？另外，如果我要5分钟内，塑造出20个不同类型的人物插画或者风景插画，即时我以最快的速度去填补关键词，好像也远远达不到如此快的效率！对于这种问题，不知道各位小伙伴发现没有，它难点的核心在于什么呢？无法快速对标你想要的AI关键词，那么有没有一种方法，能够将我们已经做过的整套关键词，变成一个特殊
一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
