LoRA是用于训练自定义LLM的高效参数微调技术。本文作者SebastianRaschka通过成百上千次实验，他为使用LoRA和QLoRA对LLM进行微调提供了实用见解，包括节省内存、选择最佳配置等。Sebastia是威斯康星大学麦迪逊分校的统计学助理教授，也是人工智能平台LightningAI的LLM研究员。 （本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://lightning.ai/pages/community/lora-insights/）作者| SebastianRaschkaOneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷过去几个月里，我进行了成百上千次有关LoRA的实验。
目前业界主流的sd训练基本都是基于diffusers和ldm的，这是huggingface的训练库，后者是stabilityai在compvis等机构的基础上完善的，我目前工作上推理一般采用webui架构，训练采用diffusers，因此需要把webui的ckpt或者safetensors转成huggingface形式，在基于diffusers的lora训练，很多都是基于kohya_ss的，一般就是添加一些新的lora方法，另一种就是基于kohya_ss封装套个壳，方便训练。目前主流看来，还是关注diffusers官方的训练脚本，整个流程比较简洁，对比其他三方的脚本。safetensors版本
LatentConsistencyModels（潜一致性模型）是一个以生成速度为主要亮点的图像生成架构。和需要多步迭代传统的扩散模型（如StableDiffusion）不同，LCM仅用1-4步即可达到传统模型30步左右的效果。由清华大学交叉信息研究院研究生骆思勉和谭亦钦发明，LCM将文生图生成速度提升了5-10倍，世界自此迈入实时生成式AI的时代。LCM-LoRA:https://huggingface.co/papers/2311.05556项目主页：https://latent-consistency-models.github.io/StableDiffusion杀手：LCM在LCM出现
系列文章目录本文专门开一节写Lora相关的内容，在看之前，可以同步关注：stablediffusion实践操作文章目录系列文章目录前言一、什么是lora?1.1lora定义1.2lora的基本原理1.2通过分层控制lora二、作用：2.1复刻人物特征2.2固定人物的动作特征2.3确定某种画风三、lora和embedding区别：3.1文件大小不一样3.2lora比embedding要好的多3.3embedding是文字描述，lora是真实的物品描述。四、lora使用4.1用lora配套的大模型4.2.有触发词一定要使用触发词4.3正确设置lora的权重4.4新手不要混用lora五、收集到的lo
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
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
