使用LoRA对大语言模型LLaMA做Fine-tune前言下载配置环境模型的训练Fine-tune模型的使用Inference参考问题汇总前言目前有大量对LLM（大语言模型）做Fine-tune的方式，不过需要消耗的资源非常高，例如StanfordAlpaca:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(80GB)GPUFastChat/Vicuna:对LLaMA-7B做Fine-tune，需要4颗A100(40GB)GPU这种资源需求令普通的学习者望而却步，使用LoRA则可以较好的解决这个问题LoRA全称为Low-RankAdaptationofLargeLanguageMod
加载多个LoRA并随时切换参考MultiAdaptersupport要求peft>=0.3.0用法说明在加载第一个适配器时，可以通过PeftModel.from_pretrained方法并指定adapter_name参数来给它命名。否则，将使用默认的适配器名称default。要加载另一个适配器，请使用PeftModel的load_adapter()方法，例如：model.load_adapter(peft_model_path,adapter_name)要切换适配器，请使用PeftModel的set_adapter()方法，例如：model.set_adapter(adapter_name)要
1、使用diffusers-0.14.0,stabel-diffusion模型v-1.5版本下载diffusers-0.14.0并解压，新建文件test.py,写入以下：importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinepipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5")pipe=pipe.to("cuda")prompt="aphotoofanastronautridingahorseonmars"image=pipe(prompt).images
目录小人书·连环画使用说明：Instructionsforv1.5:Instructionsforv1.0: 下载地址模型演示（多图预警）NightSkyYOZORAModel模型+Lora模型xiaorenshu pastel-mix模型+pastel-waifu-diffusion.vae模型+Lora模型xiaorenshu小人书·连环画和沁彩一样，本模型也会不断完善，请期待后续各种风格的版本！Like Colorwater,thismodelwillcontinuetobeimproved,solookforwardtothesubsequentversionsinvarioussty
大模型训练——PEFT与LORA介绍0.简介1.LORA原理介绍2.补充资料：低显存学习方法3.PEFT对LORA的实现0.简介朋友们好，我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇，今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA，以及相关模块PEFT。Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，是huggingface开发的一个python工具，项目地址：https://github.com/huggingface/peft其可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级fine-tune的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是：LoRA:LORA:LOW-
大模型训练——PEFT与LORA介绍0.简介1.LORA原理介绍2.补充资料：低显存学习方法3.PEFT对LORA的实现0.简介朋友们好，我是练习NLP两年半的算法工程师常鸿宇，今天介绍一下大规模模型的轻量级训练技术LORA，以及相关模块PEFT。Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，是huggingface开发的一个python工具，项目地址：https://github.com/huggingface/peft其可以很方便地实现将普通的HF模型变成用于支持轻量级fine-tune的模型，使用非常便捷，目前支持4种策略，分别是：LoRA:LORA:LOW-
在学校Arc中部署loratraining，一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda（官网上也有教程）：wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh建立虚拟环境：condacreate-nLorapython=3.10condainitbash#添加conda环境进入
目录一、GoogleColab的基本介绍二、GoogleColab的使用 2.1利用Google浏览器搜索Googledrive 2.2注册一个Google账号，点击转至账号登录 2.3 进入Googledrive，点击转至Google云端硬盘2.4 创建一个新的GoogleColaboratory2.5 GoogleColaboratory基本操作方法。基本操作1：修改文件名、添加代码和文本块、连接到服务器基本操作2：点击修改，笔记本设置，便可以选择你想要使用的硬件，点击保存基本操作3：点击连接，重新连接colab基本操作4：Goolgecolab与Google硬盘连接-注意：你也可以利
目录前言一、LoRA是什么？二、使用方法1.存放LORA模型2.使用LORA模型3.查看结果总结前言（1）Sampler——采样方式，在StableDiffusionWebUI中的Samplingmethod中进行选择（2）Model——作者使用的大模型，在StableDiffusionWebUI中的StableDiffusioncheckpoint中进行选择（3）CFGscale——提示词相关性，在StableDiffusionWebUI中的CFGscale进行调整（4）Steps——采样迭代步数，在StableDiffusionWebUI中的Samplingsteps中进行调整（5）See
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词：大模型，LLaMA，Alpaca，Lora，Belle，模型训练，模型微调，指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调，在调研和实验中整理了一些项目&论文的基本信息，后续会持续完善和补充。LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA项目地址：https://github.com/facebookresearch/llam
