很多同学都想要自己的专属AI模型，但是大模型的训练比较费时费力，不太适合普通用户玩。AI开发者们也意识到了这个问题，所以就产生了微调模型，LoRA就是其中的一种。在AI绘画领域，只需要少量的一些图片，就可以训练出一个专属风格的LoRA模型，比如某人的脸、某个姿势、某种画风、某种物体，等等。训练模型经常被大家戏称为“炼丹”，这个词既给我们带来了美好的期待，也体现了模型创作过程的不易。如同炼丹需要精心呵护，AI模型的训练也需要耐心和细致。然而，即使付出了辛勤的努力，最终的结果也未必能如人意。这是大家需要做好的心理准备。LoRA的原理网上已经有很多介绍，我就不说了。本文专门介绍在云环境怎么训练Lo
LoRA是一种新的预训练微调框架，它可以在保持预训练模型性能的同时，显著减少微调所需的计算资源。在使用LoRA进行微调时，需要为每个大模型配置一个modules_mapping，以指定哪些模块需要微调。本文将介绍各个大模型使用的modules_mapping配置。以下是各个大模型使用的modules_mapping配置：TRANSFORMERS_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODULES_MAPPING={"t5":["q","v"],"mt5":["q","v"],"bart":["q_proj","v_proj"],"gpt2":["c_attn"],"bloom":["q
对ChatGLM-6B做LoRAFine-tuning搭建依赖环境加载模型和Tokenizer分析模型结构配置LoRA构建数据集定义常量测试Tokenizer的编解码定义Prompt构建AttentionMask和PositionIDs创建数据集开始训练预测保存训练模型重载训练后的模型ChatGLM-6B是一个支持中英双语的对话语言模型，基于GLM(GeneralLanguageModel)。它只有62亿个参数，量化后最低(INT4量化)只需要6GB的显存，完全可以部署到消费级显卡上。在实际使用这个模型一段时间以后，我们发现模型的对话表现能力确实非常不错。那么，基于这个模型做Fine-tuni
书接上回：https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424推荐一个在本地部署中文类ChatGPT大模型的开源项目https://blog.csdn.net/nlpstarter/article/details/129834424之前在推荐了一个中文类ChatGPT的大模型，感兴趣的可以看一下上面的链接。今天看到最新推出了13B版本的模型，迫不及待下载体验了。再贴一下项目地址：项目名称：中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地部署(ChineseLLaMA&AlpacaLLMs)项目地址：GitHub-ymcui/Chine
文生图、图生图已经不是什么新鲜事。但在使用这些工具的过程中，我们发现它们通常运行缓慢，导致我们要等一段时间才能拿到生成结果。但最近，一种名叫「LCM」的模型改变了这种情况，它甚至能做到实时的连续生图。图源：https://twitter.com/javilopen/status/1724398666889224590LCM的全称是LatentConsistencyModels（潜在一致性模型），由清华大学交叉信息研究院的研究者们构建。在这个模型发布之前，StableDiffusion等潜在扩散模型（LDM）由于迭代采样过程计算量大，生成速度非常缓慢。通过一些创新性的方法，LCM只用少数的几步推
一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练—然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对base模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRankAdaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将base模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个base模型衍生出来的LoRA适配程序。这种模式为服务过程中的批量推理提供了大量机会。LoRA的研究表明了一点，只对适配器权重进行微调，就能获得与全权重微调相当的性能。虽然这种方法可以实现单个适配器的低延迟推理和跨适配器的串行执行，但在同时为多个适配器提供服务时，会显著降低整体服务吞吐量并增加总延迟。
1.首先用的是秋叶大神的整合包，一键启动后，发现在C站下载的Lora模型加载不出来，刚开始还不小心放在SD大模型的文件夹里，倒是可以看到，但是生成图像的时候会提示是Lora模型，不是大模型，不匹配啥的，生成失败；2.先描述一下我的问题，Lora模型放在指定的文件夹D:\BaiduNetdiskDownload\sd-webui-aki-v4.4\models\Lora下，甚至启动器的模型管理页面也能看到Lora模型，但是在webui页面就是重启、刷新都不显示出来，显示暂无内容，就很奇怪；3.然后网上搜了很多，主要是以下这两个链接，有一些提示和解决方法：1)【图片】关于lora文件在webui中
大家好，我是风雨无阻。本期内容：Lora的原理是什么？Lora如何下载安装？Lora如何使用？大家还记得AI绘画StableDiffusion研究（三）sd模型种类介绍及安装使用详解这篇文章中，曾简单介绍了Lora的安装和使用吗？但是我们并不清楚LORA的原理是什么？以及使用过程中有什么技巧？其实LORA与embedding、Hypernetwork在本质上类似，不过因为携带着大量的训练数据，所以LORA对人物和细节特征的复刻更加细腻（效果最好）、使用频率也是最高的。因此我们在这里将重点介绍LORA模型相关的知识：包含LORA模型的原理、安装、使用、Lora模型的类型。由于篇幅原因，这里将分为
自stablediffusion开源之后AIGC绘画方向定制化百花齐放百家争鸣。而c站https://civitai.com/也聚集了全球爱好者的各种微调训练模型分享。其中以lora为首，应用最广泛。而这些模型是怎么训练出来的，细节到底是什么样的，没有多少人能说得清楚。而就博主知道的，使用最广泛的训练代码是这份https://github.com/bmaltais/kohya_ss它流行的原因主要是在其做了个GUI界面，便于很多不懂代码的人也能使用。这里博主没打算讲解kohya_ss下具体训练方法和其参数。想知道具体训练参数和细节，可以移步其wikihttps://github.com/bma
lora的训练使用的文件是https://github.com/Akegarasu/lora-scriptslora训练是需要成对的文本图像对的，需要准备相应的训练数据。1.训练数据准备使用deepbooru/blip生成训练数据，建筑类建议使用blip来生成。2.lora在linux上环境cuda10.1p40python3.7accelerate==0.15.0应该只能在虚拟环境中，在train.sh中把acceleratelaunch--num_cpu_threads_per_process=8换成python，这么改accelerate多卡训练有问题albumentations==0.
